Python Pandas – 检测给定DatetimeIndex对象的频率

要检测给定DatetimeIndex对象的频率，请使用 DateTimeIndex.inferred_freq 属性。

首先导入所需的库 −

import pandas as pd

创建一个周期为5年，频率为Y即年份的DatetimeIndex。时区为澳大利亚/阿德莱德−

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='3Y')

显示DatetimeIndex −

print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

显示DatetimeIndex频率 −

print("\nDateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

示例

下面是代码 −

import pandas as pd

# 创建一个周期为5年，频率为Y即年份的DatetimeIndex，时区为澳大利亚/阿德莱德
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='3Y')

# 显示DatetimeIndex
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

# 显示DatetimeIndex频率
print("\nDateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

# 检测频率
print("\nInferred DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.inferred_freq)

输出

这将生成以下代码 −

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-12-31 02:30:50+10:30', '2024-12-31 02:30:50+10:30',
'2027-12-31 02:30:50+10:30', '2030-12-31 02:30:50+10:30',
'2033-12-31 02:30:50+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq='3A-DEC')
DateTimeIndex frequency...
<3 * YearEnds: month=12>

Inferred DateTimeIndex frequency...
3A-DEC