Python | 自定义周期列表

在时间序列分析中，我们经常需要使用周期性数据，如月、季度、年等。Python中提供了一些内置的日期时间频率（Frequency），如D（天）、W（周）、M（月）、Q（季度）、A（年）等，但是有时候这些内置频率并不能满足我们的需求。因此，这篇文章将介绍如何定义自定义周期列表，并使用它们来创建时间序列。

自定义周期列表

自定义周期列表就是指我们可以根据自己的需求定义时间序列中的周期。比如，我们可以定义一个星期中的工作日为一个周期，或者定义一个月中的第一周、第二周、第三周和第四周为一个周期。在Python中，我们可以使用pd.tseries.offsets.CustomBusinessDay或pd.tseries.offsets.CustomBusinessMonthEnd类来定义自定义周期。具体示例如下：

import pandas as pd

# 定义一个工作日的列表
weekdays = pd.offsets.CustomBusinessDay(weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri')

# 定义一个月中的第一周、第二周、第三周和第四周
month_ends = pd.offsets.CustomBusinessMonthEnd(n=1) + pd.offsets.DateOffset(days=-1)
month_mask_list = [month_ends + pd.Timedelta(days=7*i) for i in range(4)]
month_mask = pd.offsets.CustomBusinessDay(weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri', holidays=month_mask_list)

上述代码中，我们定义了一个名为weekdays的自定义工作日周期，它包含了一个星期中的工作日（周一至周五）。我们还定义了一个名为month_mask的自定义月末周期，它包含了一个月中的第一周、第二周、第三周和第四周。

创建时间序列

当我们定义好自定义周期列表后，我们就可以使用它们来创建时间序列。在此之前，我们先来回顾一下如何使用Python内置频率来创建时间序列。

# 使用Python内置频率创建时间序列
index = pd.date_range(start='2020-01-01', periods=12, freq='M')
print(index)

上述代码中，我们使用pd.date_range()函数创建了一个从2020年1月1日开始，以一个月作为频率，共12个时间点的时间序列。

现在，我们来看一下如何使用自定义周期列表来创建时间序列。同样是以月为频率，但这里我们使用我们之前定义的month_mask自定义月末周期。

index = pd.date_range(start='2020-01-01', periods=12, freq=month_mask)
print(index)

上述代码中，我们使用pd.date_range()函数创建了一个从2020年1月1日开始，以自定义月末周期作为频率，共12个时间点的时间序列。

结语

本篇文章介绍了如何在Python中定义自定义周期列表，并使用它们来创建时间序列。自定义周期列表非常灵活，可以根据个人需求来定义。当内置频率不能满足我们的要求时，自定义周期列表就是一种不错的选择。