创建一个以“2020-01-02”开始且包含10个星期六的series(提示:freq参数可设置为:'w-sat')
时间: 2023-06-05 15:47:59 浏览: 134
可以使用以下代码创建一个以“2020-01-02”开始且包含10个星期六的Series:
```python
import pandas as pd
start_date = '2020-01-02'
end_date = pd.date_range(start=start_date, periods=10, freq='W-SAT')
s = pd.Series(end_date)
print(s)
```
输出结果如下:
```
0 2020-01-04
1 2020-01-11
2 2020-01-18
3 2020-01-25
4 2020-02-01
5 2020-02-08
6 2020-02-15
7 2020-02-22
8 2020-02-29
9 2020-03-07
dtype: datetime64[ns]
```
其中,`pd.date_range()`函数用于生成日期序列,参数`start`指定开始日期,`periods`指定序列长度,`freq`指定日期间隔。在本例中,`freq`设置为'W-SAT',表示每周的星期六。最后,将生成的日期序列转换为Series类型。
相关问题
Timestamp('2020-01-31 00:00:00', freq='3M')截取2020-01-31 python
你可以使用 `.strftime()` 方法将 Pandas 的 Timestamp 对象格式化为字符串,例如:
```python
import pandas as pd
ts = pd.Timestamp('2020-01-31 00:00:00', freq='3M')
date_str = ts.strftime('%Y-%m-%d')
print(date_str) # 输出:2020-01-31
```
在这个例子中,我们使用 `%Y-%m-%d` 格式来格式化 Timestamp 对象,这会将其转换为 `2020-01-31` 字符串。
将2018-01-01 08:00:00到2020-12-30 00:00:00,时间连续每小时取1个值,输出为excel
### 回答1:
可以使用Python中的pandas库将时间序列数据存储到DataFrame中,然后使用pandas的to_excel()方法将其输出到Excel文件中。
首先,需要使用pandas中的date_range()函数生成时间索引,确定时间范围从2018-01-01 08:00:00到2020-12-30 00:00:00,每小时取一个值。
其次,使用pandas中的DataFrame()函数创建一个新的DataFrame并将时间索引设置为刚才生成的时间索引。
最后,使用DataFrame的to_excel()方法将其输出到Excel文件中。
代码示例如下:
``` python
import pandas as pd
# 生成时间索引
time_index = pd.date_range('2018-01-01 08:00:00', '2020-12-30 00:00:00', freq='H')
# 创建新的DataFrame并将时间索引设置为刚才生成的时间索引
df = pd.DataFrame(index=time_index)
# 输出到Excel文件
df.to_excel('output.xlsx')
```
### 回答2:
首先,我们需要计算从2018年1月1日08:00:00到2020年12月30日00:00:00的总小时数。我们可以使用日期时间函数来完成这个计算。
首先,计算起始日期和结束日期之间的总天数。起始日期是2018年1月1日08:00:00,结束日期是2020年12月30日00:00:00。计算这两个日期之间的天数,可以使用以下公式:
=end_date - start_date + 1
其中,"+1"是因为起始日期所占的一天也要计算在内。
接下来,计算总小时数。因为每天有24小时,所以总小时数等于总天数乘以24。公式如下:
total_hours = total_days * 24
现在我们知道了从起始日期到结束日期的总小时数,我们可以使用循环来逐小时生成日期时间,并将其写入Excel文件。我们可以使用Python中的openpyxl库来实现这个功能。
首先,导入必要的库:
import openpyxl
from datetime import datetime, timedelta
然后,创建一个新的Excel工作簿:
workbook = openpyxl.Workbook()
sheet = workbook.active
接下来,设置起始日期和结束日期:
start_date = datetime(2018, 1, 1, 8, 0, 0)
end_date = datetime(2020, 12, 30, 0, 0, 0)
然后,用循环生成连续的日期时间,并将其写入Excel文件:
current_date = start_date
for i in range(total_hours):
sheet.cell(row=i+1, column=1).value = current_date
current_date += timedelta(hours=1)
最后,保存Excel文件:
workbook.save('output.xlsx')
以上就是将2018年1月1日08:00:00到2020年12月30日00:00:00的连续时间每小时取一个值,并输出为Excel文件的步骤。
### 回答3:
要将2018-01-01 08:00:00到2020-12-30 00:00:00这个时间范围内每小时连续取一个值,并输出到Excel文件中,可以使用Python编程语言中的pandas和openpyxl库来实现。
首先,我们需要导入所需的库:
```python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
```
接下来,我们可以创建一个日期范围,从2018-01-01 08:00:00到2020-12-30 00:00:00,每小时的频率,并将其存储在一个DataFrame中:
```python
start_date = pd.Timestamp('2018-01-01 08:00:00')
end_date = pd.Timestamp('2020-12-30 00:00:00')
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='1H')
df = pd.DataFrame(date_range, columns=['Timestamp'])
```
然后,我们可以向DataFrame中添加其他需要的列,例如年、月、日和小时:
```python
df['Year'] = df['Timestamp'].dt.year
df['Month'] = df['Timestamp'].dt.month
df['Day'] = df['Timestamp'].dt.day
df['Hour'] = df['Timestamp'].dt.hour
```
最后,我们可以使用openpyxl库将DataFrame保存到Excel文件中:
```python
output_file = 'output.xlsx'
with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
df.to_excel(writer, index=False)
```
完整的代码如下:
```python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
start_date = pd.Timestamp('2018-01-01 08:00:00')
end_date = pd.Timestamp('2020-12-30 00:00:00')
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='1H')
df = pd.DataFrame(date_range, columns=['Timestamp'])
df['Year'] = df['Timestamp'].dt.year
df['Month'] = df['Timestamp'].dt.month
df['Day'] = df['Timestamp'].dt.day
df['Hour'] = df['Timestamp'].dt.hour
output_file = 'output.xlsx'
with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
df.to_excel(writer, index=False)
```
运行这段代码将生成一个名为output.xlsx的Excel文件,其中包含从2018-01-01 08:00:00到2020-12-30 00:00:00每小时连续取一个值的数据。