pd.date_range()生成月序列

pd.date_range()函数可以用来生成月序列。该函数的参数包括起始日期、结束日期、频率等。如果只需要生成月序列，则可以将频率设置为'M'，例如：

import pandas as pd

# 生成2019年1月到2019年12月的月序列
date_range = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2019-12-31', freq='M')

print(date_range)

输出结果为：

DatetimeIndex(['2019-01-31', '2019-02-28', '2019-03-31', '2019-04-30',
               '2019-05-31', '2019-06-30', '2019-07-31', '2019-08-31',
               '2019-09-30', '2019-10-31', '2019-11-30', '2019-12-31'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='M')

这样就生成了2019年1月到2019年12月的月序列。

相关问题

pandas 时间序列之pd.date_range()

`pd.date_range()` 是 Pandas 时间序列处理中的一个函数，用于生成一组连续的时间序列。该函数有以下常用参数：

- `start`：开始时间，可以是字符串、datetime、date等，表示时间序列的起始时间。
- `end`：结束时间，可以是字符串、datetime、date等，表示时间序列的结束时间。
- `periods`：整数，表示时间序列中的时间点个数。
- `freq`：时间间隔，默认为 'D'，表示以天为间隔。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 生成一组连续的时间序列
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2022', end='1/08/2022', freq='D')

# 打印时间序列
for date in date_rng:
    print(date)

输出结果：

2022-01-01 00:00:00
2022-01-02 00:00:00
2022-01-03 00:00:00
2022-01-04 00:00:00
2022-01-05 00:00:00
2022-01-06 00:00:00
2022-01-07 00:00:00
2022-01-08 00:00:00

上述代码中，我们使用 `pd.date_range()` 函数生成了一个从 '1/1/2022' 到 '1/08/2022' 的连续时间序列。默认的时间间隔是 1 天，即 `freq='D'`。最后，我们使用 for 循环遍历打印了该时间序列。

pd.date_range参数

pd.date_range是Pandas库中的一个函数，用于生成一组连续的时间序列。其参数包括：

- start：开始时间，可以是字符串或日期时间对象（默认为None）
- end：结束时间，可以是字符串或日期时间对象（默认为None）
- periods：时间序列的长度，可以是整数或None（默认为None）
- freq：时间间隔，可以是字符串或pandas.tseries.offsets对象（默认为'D'，即按天计算）
- tz：时区，可以是字符串或None（默认为None）
- normalize：是否将时间规范化为午夜（默认为False）
- name：时间索引的名称，可以是字符串或None（默认为None）

例如，生成一个从2021年1月1日开始，每天间隔1天，共10个日期的时间序列：

import pandas as pd

dates = pd.date_range(start='2021-01-01', periods=10, freq='D')
print(dates)

输出结果为：

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')