pandas.date_range()用法

date_range()是pandas中常用的函数,用于生成一个固定频率的DatetimeIndex时间索引。原型:
date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)

  • 常用参数为start、end、periods、freq。
    start:指定生成时间序列的开始时间
    end:指定生成时间序列的结束时间
    periods:指定生成时间序列的数量
    freq:生成频率,默认‘D’,可以是’H’、‘D’、‘M’、‘5H’、‘10D’、…
    还可以根据closed参数选择是否包含开始和结束时间,left包含开始时间,不包含结束时间,right与之相反。默认同时包含开始时间和结束时间。
  • 函数调用时至少要指定参数start、end、periods中的两个。
    (1)指定起止时间
pd.date_range('20200101','20200110')

在这里插入图片描述
(2)指定开始时间和时间序列数量

pd.date_range('20200101',periods=10)

在这里插入图片描述

(3)指定结束时间和时间序列数量

pd.date_range(end='20200110',periods=10)

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(4)指定开始时间、时间序列数量和频率

pd.date_range(start='20200101',periods=5,freq='2D')

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(5)指定结束时间、时间序列数量和频率

pd.date_range(end='20200110',periods=5,freq='2D')

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(6)指定起止时间和closed参数

pd.date_range('20200101','20200110',closed='left')

在这里插入图片描述
(7)时间序列做为索引,生成Series一维数组

dates = pd.date_range(start='20200101',periods=5,freq='2D')
pd.Series(range(10,20,2),index=dates)

pandas.date_range()用法_第1张图片
(8)时间序列做行索引,生成DateFrame二维数组

dates = pd.date_range(start='20200101',periods=5,freq='2D')
pd.DataFrame(np.random.randn(5,5), index=dates, columns=list('ABCDE'))

pandas.date_range()用法_第2张图片

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