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주경야매 미국주식
시계열데이터에서 데이터 생성 빈도 알아내기 본문
외부에서 가져온 시계열 데이터를 이용할 때, 데이터 생성 빈도를 알아내고 싶은 경우가 있다.
이럴땐 pandas 에서 제공하는 infer_freq() 함수를 이용하자.
pandas.infer_freq(index, warn=True)
주어진 데이터를 이용해 가장 근접한 빈도를 추측한다. 추측이 불가할 경우 warning이 출력된다.
Inputs
- index: 시계열데이터. Series인 경우 인덱스가 아닌 밸류를 사용.
- warn: bool, default True.
Returns
str or None (빈도 추측이 불가할 경우 None)
Errors
TypeError: 입력값이 날짜 형식이 아닌 경우
ValueError: 입력값이 3개 미만인 경우
예제
>>> idx = pd.date_range(start='2020/12/01', end='2020/12/30', periods=30)
>>> pd.infer_freq(idx)
'D'
결과값은 다음과 같이 해석하면 된다.
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 |
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