Python中的Pandas date_range（）方法

Pandas.date_range（）函数用于返回固定频率的DatetimeIndex。 date_range（）函数在Pandas库中定义。 Pandas是Python中的软件包之一，它使用户更容易分析数据。 Pandas date_range（）方法是Pandas中的常规功能之一，用于返回固定频率的DatetimeIndex。

句法

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

参量

Pandas.date_range（）函数有9个参数。

1. 开始：它是生成日期的左边界。
2. end：这是生成日期的权利。
3. 周期：这是要生成的周期数。
4. 频率：频率字符串或数据偏移。频率字符串可以有多个。
5. tz：返回本地化的DatetimeIndex的时区名称
6. normalize：将开始/结束日期标准化为午夜，然后再生成日期范围。
7. 名称：这是生成的DatetimeIndex的名称。
8. 闭合：关闭与给定频率有关的间隔。它可以从“左”，“右”或从两侧进行操作。默认情况下，它设置为none。
9. ** kwargs：仅用于不同系统的兼容性。它不会影响结果。

返回值

date_range（）函数返回datetimeIndex。

熊市猫date_range（）上的示例程序

编写一个程序来演示Python中date_range（）方法的工作。

import pandas as pd

dt = pd.date_range(start="1/1/2020", end='1/08/2020')
print(dt)

输出量

DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04',
               '2020-01-05', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08'],
              dtype="datetime64[ns]", freq='D')

在上面的示例中，我们可以看到我们创建了一个date_range，该日期范围从01-01-2020开始，到08-01-2020结束。借助date_range（）函数，我们返回了该时间段之间的所有日期。要检查它是否为日期时间格式，我们可以检查dtype值，该值也随日期一起返回。

编写一个程序以显示date_range（）而不写结束日期，并借助句点。

请参阅以下代码。

import pandas as pd

dt = pd.date_range(start="1/1/2020", periods=10)
print(dt)

输出量

DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04',
               '2020-01-05', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08',
               '2020-01-09', '2020-01-10'],
              dtype="datetime64[ns]", freq='D')

在这里，我们可以看到我们使用了date_range（）函数并指定了开始日期，然后提到了我们要查找其日期并存储在变量中并最终输出输出的周期数。

Python Jupyter笔记本

让我们在Jupyter Notebook中运行该程序。

在此示例中，我们使用默认的每日频率定义了开始和结束日期。

import pandas as pd
pd.date_range(start="22/03/2020", end='27/04/2020')

现在，让我们看看另一种情况。

指定开始时间和结束时间，并指定几个时间段（天）。

import pandas as pd
pd.date_range(start="22/03/2020", end='27/04/2020', periods=8)

现在，让我们指定开始时间和时间段。

import pandas as pd

pd.date_range(start="22/03/2020", periods=8)

让我们指定结束时间和句点。

import pandas as pd 
pd.date_range(end='27/04/2020', periods=8)

让我们将频率（频率）更改为“ M”（月末频率）。

import pandas as pd

pd.date_range(start="1/1/2020", periods=6, freq='M')

频率也可以是倍数。

import pandas as pd

pd.date_range(start="1/1/2020", periods=6, freq='3M')

在此示例中，我们将freq = 3M放入，这意味着它将以3M的间隔给出值。

频率也可以定义为偏移对象。

import pandas as pd

pd.date_range(start="1/1/2020", periods=6, freq=pd.offsets.MonthEnd(3))

在此代码中，我们使用了pd.offsets.MonthEnd（）函数作为freq参数的值。

让我们指定设置时区的tz。

import pandas as pd

pd.date_range(start="1/1/2020", periods=6, tz='Asia/Seoul')

我们已经定义了首尔（韩国）的时区。

就是这个Pandas date_range（）示例。

也可以看看

Python日期格式

Python日期时间示例

熊市猫to_datetime（）

Python日期时间到字符串

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