pd.date_range(start=,end=)

pd.date_range(start, end)是Pandas中用于生成一个时间范围内的日期时间序列的函数。它可以指定起始日期和结束日期来创建一个默认频率为日的时间序列。

参数start是指定时间序列的起始日期，可以是一个字符串、datetime对象或者类似于datetime的对象。end是指定时间序列的结束日期，同样可以是一个字符串、datetime对象或者类似于datetime的对象。

下面是一个示例：

import pandas as pd

dates = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10')
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日到2022年1月10日的每一天。可以看到，通过指定起始日期和结束日期，pd.date_range()函数可以方便地生成一个默认频率为日的时间序列。

相关问题

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)

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)