import pandas as pd
import numpy as np
1.生成指定范围的日期
pd.date_range('4/1/2018','4/5/2018')
DatetimeIndex(['2018-04-01', '2018-04-02', '2018-04-03', '2018-04-04',
'2018-04-05'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
2.指定起始或者结束日期,并指定步长(单位是“日”)
pd.date_range(start='4/1/2018',periods=5)
DatetimeIndex(['2018-04-01', '2018-04-02', '2018-04-03', '2018-04-04',
'2018-04-05'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
pd.date_range(end='4/5/2018',periods=5)
DatetimeIndex(['2018-04-01', '2018-04-02', '2018-04-03', '2018-04-04',
'2018-04-05'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
3.以每月最后一个工作日为周期
pd.date_range('1/1/2000','12/1/2000',freq='BM')
DatetimeIndex(['2000-01-31', '2000-02-29', '2000-03-31', '2000-04-28',
'2000-05-31', '2000-06-30', '2000-07-31', '2000-08-31',
'2000-09-29', '2000-10-31', '2000-11-30'],
dtype='datetime64[ns]', freq='BM')
4.标准化时间戳的时间信息
pd.date_range('7/4/2018 12:56:31',periods=5)
DatetimeIndex(['2018-07-04 12:56:31', '2018-07-05 12:56:31',
'2018-07-06 12:56:31', '2018-07-07 12:56:31',
'2018-07-08 12:56:31'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
pd.date_range('7/4/2018 12:56:31',periods=5,normalize=True)
DatetimeIndex(['2018-07-04', '2018-07-05', '2018-07-06', '2018-07-07',
'2018-07-08'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')