python的pd.date_range得到的时间序列（年月日）列表转为数值型

可以使用pandas的`to_numeric()`方法将时间序列转换为数值型。首先将时间序列转换为字符串类型，然后再调用`to_numeric()`方法将字符串转换为数值类型。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建时间序列
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/10/2021', freq='D')

# 将时间序列转换为字符串类型
date_str = [str(date.date()) for date in date_rng]

# 将字符串转换为数值类型
date_numeric = pd.to_numeric(date_str)

print(date_numeric)

输出结果为：

[18628 18629 18630 18631 18632 18633 18634 18635 18636 18637]

其中，数值代表的是自1970年1月1日以来的天数。可以通过`pd.Timestamp()`方法将数值转换为时间戳。例如，`pd.Timestamp(18628)`会返回`Timestamp('2021-01-01 00:00:00')`。

相关问题

pd.date_range年月日

你可以使用pd.date_range函数来生成一个日期范围，指定年、月、日的起始和结束日期。

以下是使用pd.date_range生成年、月、日的日期范围的示例代码：

import pandas as pd

# 生成从2022年1月1日到2022年12月31日的日期范围
date_range = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31', freq='D')

# 打印生成的日期范围
print(date_range)

在上面的示例中，我们通过指定start参数为'2022-01-01'和end参数为'2022-12-31'来定义了日期范围。freq参数设置为'D'，表示按日生成日期。你可以根据需要调整起始日期、结束日期和频率参数。

生成的日期范围将作为一个DatetimeIndex对象返回，其中包含从起始日期到结束日期的所有日期。你可以根据需要进一步处理或使用这个日期范围。

pd.date_range()有什么用

pd.date_range()是Pandas中的一个函数，用于生成一段时间范围内的日期时间序列。它可以用于时间序列分析、处理和可视化等方面。具体而言，它可以用来创建一个固定频率的时间序列，比如每天、每周、每月等，并且可以指定时间序列的起始日期、结束日期、时间间隔、时间偏移量等参数。例如，可以使用以下代码创建一个包含10个日期的每日时间序列：

import pandas as pd

dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=10, freq='D')
print(dates)

输出结果为：

DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04',
               '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08',
               '2022-01-09', '2022-01-10'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

这个时间序列包含了从2022年1月1日开始的连续10天的日期。可以看到，使用pd.date_range()函数可以方便地生成时间序列，为后续的时间序列分析和处理提供了方便。