Pandas 中的日期范围
Pandas 是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的日期和时间处理功能。其中之一是日期范围的生成，它可以帮助我们快速生成一系列连续的日期。在 Pandas 中，我们可以使用 date_range() 函数来生成日期范围。该函数有三个主要的参数：start、end 和 periods。start 和 end 分别表示日期范围的起始和结束日期，而 periods 则表示日期范围的长度。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 date_range() 函数生成日期范围：pythonimport pandas as pd# 生成从 2021-01-01 到 2021-01-10 的日期范围date_range = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-10')print(date_range)运行上述代码，我们将得到一个包含从 2021-01-01 到 2021-01-10 的日期范围的结果。输出如下：
DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08', '2021-01-09', '2021-01-10'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')我们可以看到，生成的日期范围是一个包含每一天日期的 DatetimeIndex 对象。freq 参数默认为 'D'，表示按天生成日期范围。自定义日期频率除了按天生成日期范围外，Pandas 还提供了其他的日期频率选项。我们可以使用 freq 参数来指定日期范围的频率。下面是一些常用的日期频率选项：- 'D'：按天- 'B'：按工作日- 'W'：按周- 'M'：按月- 'Q'：按季度- 'A'：按年示例代码如下所示：
pythonimport pandas as pd# 生成从 2021-01-01 到 2021-12-31 的工作日日期范围date_range = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-31', freq='B')print(date_range)运行上述代码，我们将得到一个包含从 2021-01-01 到 2021-12-31 的工作日日期范围的结果。输出如下：
DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-04', '2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08', '2021-01-11', '2021-01-12', '2021-01-13', '2021-01-14', ... '2021-12-20', '2021-12-21', '2021-12-22', '2021-12-23', '2021-12-24', '2021-12-27', '2021-12-28', '2021-12-29', '2021-12-30', '2021-12-31'], dtype='datetime64[ns]', length=261, freq='B')通过指定 freq 参数为 'B'，我们生成了一个包含从 2021-01-01 到 2021-12-31 的工作日日期范围的结果。按照间隔生成日期范围除了指定起始和结束日期外，我们还可以使用 periods 参数来指定日期范围的长度。periods 表示要生成的日期范围的长度，可以是整数或负数。下面是一个示例代码，展示了如何按照间隔生成日期范围：
pythonimport pandas as pd# 生成从 2021-01-01 开始的连续 10 天日期范围date_range = pd.date_range(start='2021-01-01', periods=10)print(date_range)运行上述代码，我们将得到一个包含从 2021-01-01 开始的连续 10 天日期范围的结果。输出如下：
DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08', '2021-01-09', '2021-01-10'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')我们可以看到，生成的日期范围是一个包含连续 10 天日期的 DatetimeIndex 对象。Pandas 提供了强大的日期范围生成功能，可以帮助我们快速生成一系列连续的日期。通过使用 date_range() 函数，我们可以指定起始日期、结束日期和日期频率来生成所需的日期范围。另外，我们还可以使用 periods 参数来指定日期范围的长度。无论是进行时间序列分析、日期计算还是数据可视化，Pandas 中的日期范围功能都能帮助我们更加高效地处理日期和时间数据。