1.背景描述
当我们用pandas在进行时间类数据的处理时，不可避免的就要接触到freq这个参数。如date_range等函数，如Datetimeindex、Period、DataFrame等对象都会涉及到这个freq参数，那freq这个参数究竟有哪些？
2.参考文档
官方网址：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#offset-aliases
3.个人整理
3.1 常见的参数
| 变量 | 含义 |
|---|---|
| B | 工作日频率 |
| C | 自定义工作日频率 |
| D | 日历日频率 |
| W | 周频率 |
| M | 月末频率 |
| SM | 半月结束频率 (15号及月末) |
| BM | 营业月结束(月末)频率 |
| CBM | 自定义业务月末频率 |
| MS | 月初频率 |
| SMS | 半月开始频率 (1号及15号) |
| BMS | 营业月开始(月初)频率 |
| CBMS | 自定义业务月初频率 |
| Q | 季度结束(季度末)频率 |
| BQ | 业务季度结束(季度末)频率 |
| QS | 季度开始(季度初)频率 |
| BQS | 业务季度开始(季度初)频率 |
| A, Y | 年终频率 |
| BA, BY | 业务年结束(年终)频率 |
| AS, YS | 年开始(年初)频率 |
| BAS, BYS | 业务年开始(年初)频率 |
| BH | 营业时间频率 |
| H | 每小时频率 |
| T, min | 每分钟频率 |
| S | 每秒钟频率 |
| L, ms | 毫秒 |
| U, us | 微秒 |
| N | 纳秒 |
3.2 组合命名
start='2011-01-01'
pd.date_range(start, periods=5, freq="B")
pd.date_range(start, periods=5, freq=pd.offsets.BDay())
效果如下：
pd.date_range(start, periods=10, freq="2h20min")
效果如下：
3.3 锚定偏移
| 变量 | 说明 |
|---|---|
| W-SUN | 周频率(周日),与 ‘W’相同 |
| W-MON | 周频率(周一) |
| W-TUE | 周频率 (周二) |
| W-WED | 周频率 (周三) |
| W-THU | 周频率 (周四) |
| W-FRI | 周频率 (周五) |
| W-SAT | 周频率 (周六) |
| (B)Q(S)-DEC | 季度频率, BQ为十二月末(12-29/30/31)，QS为十二月初， 类似 ‘Q’ |
| (B)Q(S)-JAN | 季度频率, 一月末(初)，BQ为月末(1-29/30/31)，QS为月初(1-1) |
| (B)Q(S)-FEB | 季度频率, 二月末(初)，BQ为月末(2-27/28/29)，QS为月初(2-1) |
| (B)Q(S)-MAR | 季度频率,三月末(初)，BQ为月末(3-29/30/31)，QS为月初(3-1)，类似(B)Q(S)-DEC |
| (B)Q(S)-APR | 季度频率,四月末(初),类似(B)Q(S)-JAN |
| (B)Q(S)-MAY | 季度频率, 五月末(初),类似(B)Q(S)-FEB |
| (B)Q(S)-JUN | 季度频率, 六月末(初)，类似(B)Q(S)-DEC |
| (B)Q(S)-JUL | 季度频率, 七月末(初),类似(B)Q(S)-JAN |
| (B)Q(S)-AUG | 季度频率, 八月末(初),类似(B)Q(S)-FEB |
| (B)Q(S)-SEP | 季度频率, 九月末(初)，类似(B)Q(S)-DEC |
| (B)Q(S)-OCT | 季度频率, 十月末(初),类似(B)Q(S)-JAN |
| (B)Q(S)-NOV | 季度频率, 十一月(初),类似(B)Q(S)-FEB |
| (B)A(S)-DEC | 年频率, 十二月末(初), 类似 ‘A’ |
| (B)A(S)-JAN | 年频率, 一月末(初) |
| (B)A(S)-FEB | 年频率, 二月末(初) |
| (B)A(S)-MAR | 年频率, 三月末(初) |
| (B)A(S)-APR | 年频率, 四月末(初) |
| (B)A(S)-MAY | 年频率, 五月末(初) |
| (B)A(S)-JUN | 年频率,六月末(初) |
| (B)A(S)-JUL | 年频率, 七月末(初) |
| (B)A(S)-AUG | 年频率, 八月末(初) |
| (B)A(S)-SEP | 年频率, 九月末(初) |
| (B)A(S)-OCT | 年频率, 十月末(初) |
| (B)A(S)-NOV | 年频率, 十一月末(初) |
4.思考
pandas中对于时间的处理功能很多，后面在使用过程中可以根据个人需求自由选择。