是否可以使用pandas创建一系列日期，用户定义的频率高于1Hz？

Question

我想使用pandas为地球物理时间序列创建一系列日期，采样率高达2400Hz。我读到了关于pandas date_range方法here的内容。

我们假设我有一个包含15个样本的data ndarray。如果我正在处理1Hz的采样率，我会指定freq='s'：

import pandas as pd

[...]

dates=pd.date_range("2014-10-07 05:12:49",periods=data.shape[0], freq='s')

这将返回：

  

DatetimeIndex（[＆＃39; 2014-10-07 05：12：49＆＃39;，＆＃39; 2014-10-07 05：12：50＆＃39;，                  ＆＃39; 2014-10-07 05：12：51＆＃39;，＆＃39; 2014-10-07 05：12：52＆＃39;，                  ＆＃39; 2014-10-07 05：12：53＆＃39;，＆＃39; 2014-10-07 05：12：54＆＃39;，                  ＆＃39; 2014-10-07 05：12：55＆＃39;，＆＃39; 2014-10-07 05：12：56＆＃39;，                  ＆＃39; 2014-10-07 05：12：57＆＃39;，＆＃39; 2014-10-07 05：12：58＆＃39;，                  ＆＃39; 2014-10-07 05：12：59＆＃39;，＆＃39; 2014-10-07 05：13：00＆＃39;，                  ＆＃39; 2014-10-07 05：13：01＆＃39;，＆＃39; 2014-10-07 05：13：02＆＃39;，                  ＆＃39; 2014-10-07 05：13：03＆＃39;]，                 dtype =＆＃39; datetime64 [ns]＆＃39;，freq =＆＃39; S＆＃39;）

但是，通过更高的用户定义采样率呢？

任何帮助将不胜感激！谢谢！

Answer 1

根据您的数据量有多大，您可以自行构建。这将创建时间戳列表，其中1毫秒的差异跨越1秒。

t = [pd.Timestamp('2014-10-07') + pd.Timedelta(x, 'ms') for x in range(1000)]

您可以修改初步时间戳，包括我明确使用'2014-10-07'的小时/分钟/秒。

如果要修改频率，则可以添加倍数以创建不同的周期（66.67 ms~15Hz）

 pd.Timedelta(66.67*x, 'ms')