熊猫自动识别数据中pd.date_range的频率

Question

我正在尝试开发一个用于处理时间序列数据的框架。我在pandas数据框中读取了时间序列数据，该数据帧包含一个Time列。时间频率可以是小时/天/季度/月等。我目前停留在为预测创建将来的时间值上。

例如，如果该系列是每月一次，我可以使用：

forecast_period = pd.date_range(start='1994-09-01', periods=12, freq='MS')

但是我需要一种通用的方法，该方法能够自动找到时间序列的频率并生成将来的值（类似于外推法）。

我正在尝试开发一个用于处理时间序列数据的框架。我在pandas数据框中读取了时间序列数据，该数据帧包含一个Time列。时间频率可以是小时/天/季度/月...

Answer 1

如果指定了频率，则可以使用DatetimeIndex.freq方法：

Answer 2

我编写了一个使用基于规则的方法查找频率的函数。我想这在大多数情况下都会起作用。欢迎任何反馈。