Sou novo no Pandas e estou tentando usá-lo date_range
. Eu me deparei com todos os tipos de coisas boas para freq
, como BME
e BMS
e gostaria de poder procurar rapidamente as strings adequadas para conseguir o que desejo. Ontem encontrei uma tabela bem formatada em algum lugar da documentação, mas o título da tabela era tão obtuso que não posso usar a pesquisa para encontrá-la novamente hoje.
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freq
especificadores, enquanto Period.strftime () afirma retornar " a representação em string do período ", que aparentemente é outra coisa , como, por exemplo,M
em
para minuto e mês, realmente criam o mesmo objeto defreq='M'
...Respostas:
Você pode encontrá-lo como Offset Aliases :
Alias Description B business day frequency C custom business day frequency D calendar day frequency W weekly frequency M month end frequency SM semi-month end frequency (15th and end of month) BM business month end frequency CBM custom business month end frequency MS month start frequency SMS semi-month start frequency (1st and 15th) BMS business month start frequency CBMS custom business month start frequency Q quarter end frequency BQ business quarter end frequency QS quarter start frequency BQS business quarter start frequency A, Y year end frequency BA, BY business year end frequency AS, YS year start frequency BAS, BYS business year start frequency BH business hour frequency H hourly frequency T, min minutely frequency S secondly frequency L, ms milliseconds U, us microseconds N nanoseconds
fonte
pd.tseries.offsets.__all__
Você pode ver todos os timedeltas válidos aqui: pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/…Period
efreq
, na verdade, são inversos um do outro, há muito trabalho para consertar isso e fazer do Pandas o módulo científico rigoroso que podemos esperar ser (na verdade, vem das finanças indústria).