pandas.date.range()

最新推荐文章于 2025-02-13 21:56:02 发布

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本文介绍pandas.date_range()函数的使用方法，该函数用于生成指定频率和起止时间的时间序列，包括参数详解及示例代码。

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pandas.date_range()方法作为pandas对时间序列有效处理方法，能够非常方便的生成指定频率、指定起始时间的时间序列。本文列出了其参数和使用方法：
pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None,freq=‘D’, tz=None, normalize=False, name=None, closed=Non)

start：string 或 datetime-like，默认值是 None，表示日期的起点。
end：string 或 datetime-like，默认值是 None，表示日期的终点。
periods：integer 或 None，默认值是 None，表示你要从这个函数产生多少个日期索引值；如果是 None 的话，那么 start 和 end 必须不能为 None。
freq：string 或 DateOffset，默认值是 ‘D’，表示以自然日为单位，这个参数用来指定计时单位，比如 ‘5H’ 表示每隔 5 个小时计算一次。Y 年，H 小时，S 秒，D 天，M 月，
tz：string 或 None，表示时区，例如：‘Asia/Hong_Kong’。
normalize：bool，默认值为 False，如果为 True 的话，那么在产生时间索引值之前会先把 start 和 end 都转化为当日的午夜 0 点。
name：str，默认值为 None，给返回的时间索引指定一个名字。
closed：string 或者 None，默认值为 None，表示 start 和 end 这个区间端点是否包含在区间内，可以有三个值，‘left’ 表示左闭右开区间，‘right’ 表示左开右闭区间，None表示两边都是闭区间。

下面是实际使用方法：

import pandas as pd
data_time_index = pd.date_range(start="20200225",periods=4,freq='3M')
# 起始日期为2020年2月25日，时间间隔为3个月，次数为4次

date_time_index = pd.date_range(start="2018-06-29", end="2018-07-02", tz='Asia/Hong_Kong')
#tz代表选择时区

参考：【pandas】之 pandas.date_range 函数