pd.date_range如何舍去前缀Timestamp

`pd.date_range()`函数是Pandas库中的一个日期范围生成函数，用于创建一系列等间距的日期。默认情况下，它返回的是包含开始和结束日期的 Timestamp 对象的序列。如果你想要得到纯粹的日期序列，而不包含时间戳部分，可以在创建 `date_range` 时指定参数`freq`，选择一个无时间的部分频率，比如 'D' 表示日，'M' 表示月，'Y' 表示年。

例如：

import pandas as pd

start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-01-10'

# 默认会返回包含时间的 Timestamp 序列
dates_with_timestamps = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)

# 舍去时间戳部分，只保留日期
dates_only = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')

print(dates_with_timestamps)
print(dates_only)

相关问题

pd.date_range 用这种方式那

如果你希望使用 `pd.date_range` 函数来获取区间内的所有季度数据，可以按照以下方式修改函数：

import pandas as pd

def get_quarterly_data(start_date, end_date):
    start = pd.to_datetime(start_date)
    end = pd.to_datetime(end_date)

    quarters = pd.date_range(start=start, end=end, freq='Q').to_period('Q')
    quarters = [(q.start_time.date(), q.end_time.date()) for q in quarters]

    return quarters

# 示例用法
start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-12-31'

quarters = get_quarterly_data(start_date, end_date)
for quarter in quarters:
    print(quarter)

在这个修改后的函数中，我们首先使用 `pd.to_datetime` 函数将起始日期和结束日期转换为 pandas 的 `Timestamp` 对象。然后，我们使用 `pd.date_range` 函数以季度频率（'Q'）生成日期范围。接下来，我们将生成的日期范围转换为季度周期（`Period`）对象，并通过遍历来获取每个季度的起始和结束日期，并将它们存储在一个列表中返回。

这样修改后的函数将直接使用 pandas 的日期处理功能来获取区间内的所有季度数据。希望这次的回答符合你的要求！如果还有其他问题，请随时提问。

pd.date_range

pd.date_range 是 Pandas 库提供的一个函数，用于生成一个日期范围的 DatetimeIndex。其语法为：

pd.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D', tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)

参数说明：

- start：生成日期范围的起始时间，可以是一个字符串或者一个 datetime 对象，默认为 None。
- end：生成日期范围的结束时间，可以是一个字符串或者一个 datetime 对象，默认为 None。
- periods：生成日期的数量，默认为 None。如果 start 和 end 都已经指定，则 periods 会被忽略。
- freq：日期的频率，可以是字符串或者 DateOffset 对象，默认为 'D'，即按天计算。常用的频率包括 'D'（按天计算）、'W'（按周计算）、'M'（按月计算）等等。
- tz：时区，默认为 None。
- normalize：是否将时间标准化到午夜 0 点，默认为 False。
- name：DatetimeIndex 的名称，默认为 None。
- closed：生成日期范围的区间是否包含 start 和 end，默认为 None，表示包含 start 和 end。

例如：

import pandas as pd

# 生成一个从 2022 年 1 月 1 日到 2022 年 1 月 7 日的日期范围
dates = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-07', freq='D')
print(dates)

# 生成一个从 2022 年 1 月 1 日开始的 10 个日期
dates = pd.date_range(start='2022-01-01', periods=10, freq='D')
print(dates)

# 生成一个从现在开始的 5 个工作日
dates = pd.date_range(start=pd.Timestamp.now(), periods=5, freq='B')
print(dates)