Pandas date_range

mit matplotlib, NumPy, pandas, SciPy, SymPy und weiteren mathematischen Programmbibliotheken.
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pystarter
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Beiträge: 3
Registriert: Mittwoch 8. April 2020, 05:44

Hallo,
Der unten stehende Beispiel-Code zeigt in diesem Fall einen Datenbereich von 2005 - 2010, mit jeweils einem Wert pro Quartal.
Ich habe in meinem Fall 24 Daten pro Tag, und das jährlich für die Monate April und Mai (über 10 Jahre)..
Wie kann ich die Funktion "pd.date_range(start='2005', end='2010-Q4', freq='QS-OCT')" dementsprechend anpassen?
Die Funktionsbeschreibung mit den Alias hat mir leider nicht weitergeholgen

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data = [41.7275,  24.0418,  32.3281,  37.3287,  46.2132,  29.3463, 36.4829,  42.9777,  48.9015,  31.1802,  37.7179,  40.4202, 51.2069,  31.8872,  40.9783,  43.7725,  55.5586,  33.8509, 42.0764,  45.6423,  59.7668,  35.1919,  44.3197,  47.9137]
index= pd.date_range(start='2005', end='2010-Q4', freq='QS-OCT')
aust = pd.Series(data, index)
Ich danke Euch!
einfachTobi
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Beiträge: 510
Registriert: Mittwoch 13. November 2019, 08:38

In der Doku steht für den Parameter `freq` der Funktion ein Link zu den Bedeutungen der Alias. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/s ... et-aliases. 24 Werte pro Tag klingt nach stündlich, also `freq="H"`.
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