¿Dónde está la documentación sobre las etiquetas Pandas 'Freq'? [cerrado]


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Soy nuevo en Pandas y estoy tratando de usar date_range. Encontré todo tipo de cosas buenas para freq, como BMEy, BMSy me gustaría poder buscar rápidamente las cadenas adecuadas para obtener lo que quiero. Ayer encontré una tabla bien formateada en algún lugar de la documentación, pero el título de la tabla era tan obtuso que no puedo usar la búsqueda para encontrarla hoy.

Respuestas:


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Puede encontrarlo llamado Offset Aliases :

Se asignan varios alias de cadena a frecuencias de series temporales comunes útiles. Nos referiremos a estos alias como alias de compensación.

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

11
¡Gracias! SABÍA que era un término que nunca buscaría: "Alias ​​de compensación". Sería útil para los recién llegados si el parámetro freq describiera su valor esperado como un 'alias de compensación'.
puesta

Gracias. Observo particularmente lo siguiente:
puesta

1
¿Existe una variable en el módulo pandas que contenga la lista de cadenas de compensación?
BallpointBen

1
Puede ver todos los valores de compensación aquí: pd.tseries.offsets.__all__ Puede ver todos los timedeltas válidos aquí: pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/…
jackalack
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