pyspark.pandas.date_range¶
-
pyspark.pandas。date_range( 开始:联盟(str,任何]=没有一个,结束:联盟(str,任何]=没有一个,期:可选(int]=没有一个,频率:联盟(str, pandas._libs.tslibs.offsets。DateOffset,没有)=没有一个,tz:联盟(str, datetime。tzinfo,没有)=没有一个,正常化:bool=假,的名字:可选(str]=没有一个,关闭:可选(str]=没有一个,* *kwargs:任何 )→pyspark.pandas.indexes.datetimes.DatetimeIndex¶ -
返回一个固定频率DatetimeIndex。
- 参数
-
- 开始 str或datetime-like,可选的
-
绑定生成日期。
- 结束 str或datetime-like,可选的
-
绑定生成日期。
- 期 int,可选
-
期间产生的数量。
- 频率 str或DateOffset默认' D '
-
频率字符串可以有倍数,例如“5 h”。
- tz str或tzinfo,可选的
-
为返回局部DatetimeIndex时区名称,例如“亚洲/ Hong_Kong”。默认情况下,生成的DatetimeIndex timezone-naive。
- 正常化 bool,默认的错误
-
正常化开始/结束日期到午夜之前生成日期范围。
- 的名字 str,默认没有
-
结果DatetimeIndex的名称。
- 关闭 {没有,“左”、“右”},可选的
-
使给定频率间隔关闭对‘左’,‘正确的’,或双方(没有,默认)。
- * * kwargs
-
的兼容性。对结果没有影响。
- 返回
-
- rng DatetimeIndex
另请参阅
-
DatetimeIndex -
一个不可变的日期时间的容器。
笔记
的四个参数
开始,结束,期,频率,三个必须被指定。如果频率是省略了,结果呢DatetimeIndex将会有期线性空间的元素之间开始和结束双方(关闭)。了解更BOB低频彩多关于频率字符串,请参阅这个链接。
例子
指定的值
接下来的四个例子生成相同的DatetimeIndex,但不同的组合开始,结束和期。
指定开始和结束,每天用默认频率。
> > >ps。date_range(开始=“1/1/2018”,结束=“1/08/2018”)DatetimeIndex ([“2018-01-01”,“2018-01-02”,“2018-01-03”,“2018-01-04”,“2018-01-05”,“2018-01-06”,“2018-01-07”,“2018-01-08”),dtype = ' datetime64 (ns),频率=没有)
指定开始和期的时间(天)。
> > >ps。date_range(开始=“1/1/2018”,期=8)DatetimeIndex ([“2018-01-01”,“2018-01-02”,“2018-01-03”,“2018-01-04”,“2018-01-05”,“2018-01-06”,“2018-01-07”,“2018-01-08”),dtype = ' datetime64 (ns),频率=没有)
指定结束和期的时间(天)。
> > >ps。date_range(结束=“1/1/2018”,期=8)DatetimeIndex ([“2017-12-25”,“2017-12-26”,“2017-12-27”,“2017-12-28”,“2017-12-29”,“2017-12-30”,“2017-12-31”,“2018-01-01”),dtype = ' datetime64 (ns),频率=没有)
指定开始,结束,期;频率是自动生成的(线性间隔)。
> > >ps。date_range(…开始=“2018-04-24”,结束=“2018-04-27”,期=3…)DatetimeIndex([2018-04-24就是,‘2018-04-25 12:00:00’,“2018-04-27就是”),dtype = ' datetime64 (ns),频率=没有)
其他参数
改变了频率(频率)
“米”(月末频率)。> > >ps。date_range(开始=“1/1/2018”,期=5,频率=“米”)DatetimeIndex ([“2018-01-31”,“2018-02-28”,“2018-03-31”,“2018-04-30”,“2018-05-31”),dtype = ' datetime64 (ns),频率=没有)
允许倍数
> > >ps。date_range(开始=“1/1/2018”,期=5,频率=“3 m”)DatetimeIndex ([“2018-01-31”,“2018-04-30”,“2018-07-31”,“2018-10-31”,“2019-01-31”),dtype = ' datetime64 (ns),频率=没有)
频率也可以指定为一个偏移量对象。
> > >ps。date_range(…开始=“1/1/2018”,期=5,频率=pd。偏移量。MonthEnd(3)…)DatetimeIndex ([“2018-01-31”,“2018-04-30”,“2018-07-31”,“2018-10-31”,“2019-01-31”),dtype = ' datetime64 (ns),频率=没有)
关闭控制是否包括开始和结束在边界上。默认包括两端的边界点。
> > >ps。date_range(…开始=“2017-01-01”,结束=“2017-01-04”,关闭=没有一个…)DatetimeIndex ([“2017-01-01”,“2017-01-02”,“2017-01-03”,“2017-01-04”),dtype = ' datetime64 (ns),频率=没有)
使用
关闭= '左'排除结束如果它落在它的边界。> > >ps。date_range(…开始=“2017-01-01”,结束=“2017-01-04”,关闭=“左”…)DatetimeIndex ([“2017-01-01”,“2017-01-02”,“2017-01-03”], dtype =“datetime64 (ns)”,频率=没有)
使用
关闭= '正确'排除开始如果它落在它的边界。> > >ps。date_range(…开始=“2017-01-01”,结束=“2017-01-04”,关闭=“对”…)DatetimeIndex ([“2017-01-02”,“2017-01-03”,“2017-01-04”], dtype =“datetime64 (ns)”,频率=没有)