Python|熊猫日期时间索引.推断 _freq
原文:https://www . geesforgeks . org/python-pandas-datetime index-explicated _ freq/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
Pandas **DatetimeIndex.inferred_freq**属性试图返回一个表示频率猜测的字符串，由 infer _ freq 生成。对于函数不能自动检测日期时间索引频率的情况，它返回无。
语法:datetime index . expected _ freq
返回:频率
示例#1: 使用DatetimeIndex.inferred_freq属性自动检测给定日期时间索引对象的频率。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the DatetimeIndex
didx = pd.date_range("2008-12-30", periods = 5, freq ='Q')
# Print the DatetimeIndex
print(didx)
输出:
现在，我们希望函数自动检测给定日期时间索引对象的频率。
# find the frequency of the object.
didx.inferred_freq
输出:
正如我们在输出中看到的，该函数已经尝试自动检测给定 DatetimeIndex 对象的频率，并返回了从 12 月开始的四分之一类型频率。
示例 2: 使用DatetimeIndex.inferred_freq属性自动检测给定日期时间索引对象的频率。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the DatetimeIndex
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2000-01-31 06:30', freq ='BM',
periods = 5, tz ='Asia/Calcutta')
# Print the DatetimeIndex
print(didx)
输出:
现在，我们希望函数自动检测给定日期时间索引对象的频率。
# find the frequency of the object.
didx.inferred_freq
输出:
正如我们在输出中看到的，函数已经尝试自动检测给定 DatetimeIndex 对象的频率，并且已经返回‘BM’(营业月结束)频率。
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