Python时间序列

Question

我在做房地产现金流模拟。

我最终想要的是一个时间序列，每天我都会报告这些房产是否是空置的、出租的，以及我是否收取了租金。

在我现在的代码中，我首先创建了一个利润数组，其值为“租赁”、“空置”或“今天您收取了1000美元的租金”，所以我用它来创建我的时间序列：

rng=pd.date_range('6/1/2016', periods=len(profit), freq='D')
ts=pd.Series(profit, index=rng)

简化一下，我以为我每30天收一次房租。现在，我想要更具体，并收集每月的第五天(例如)，并灵活的一天，下一个租户将搬进来。

您知道命令或好的源代码吗?我可以在这里学习如何逐月迭代吗？

如能提供任何帮助，将不胜感激。

Answer 1

您可以使用date_range和.shift() (freq='M'表示月末频率)与pd.datetools.day构建日期序列，如下所示：

date_sequence = pd.date_range(start, end, freq='M').shift(num_of_days, freq=pd.datetools.day)

然后使用以下序列从DateTimeIndex中选择日期

df.loc[date_sequence, 'column_name'] = value

或者，您可以像这样使用pd.DateOffset()：

ts = pd.date_range(start=date(2015, 6, 1), end=date(2015, 12, 1), freq='MS')

DatetimeIndex(['2015-06-01', '2015-07-01', '2015-08-01', '2015-09-01',
           '2015-10-01', '2015-11-01', '2015-12-01'],
          dtype='datetime64[ns]', freq='MS')

现在加上5天：

ts + pd.DateOffset(days=5)

得到：

DatetimeIndex(['2015-06-06', '2015-07-06', '2015-08-06', '2015-09-06',
               '2015-10-06', '2015-11-06', '2015-12-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)