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)
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输出结果为：
[18628 18629 18630 18631 18632 18633 18634 18635 18636 18637]
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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)
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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。