pd.date_range()使用方法
pd.date_range()函数文档
pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D', tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)
该函数主要用于生成一个固定频率的时间索引，在调用构造方法时，必须指定start、end、periods中的两个参数值，否则报错
主要参数说明：
1 periods：固定时期，取值为整数或None 2 freq：日期偏移量，取值为string或DateOffset，默认为'D' 3 normalize：若参数为True表示将start、end参数值正则化到午夜时间戳 4 name：生成时间索引对象的名称，取值为string或None 5 closed：可以理解成在closed=None情况下返回的结果中，若closed=‘left’表示在返回的结果基础上，再取左开右闭的结果，若closed='right'表示在返回的结果基础上，再取做闭右开的结果
例子：
import pandas as pd pd.date_range(start='20170101',end='20170110') pd.date_range(start='20170101',periods=10) pd.date_range(start='20170101',periods=10,freq='1D') #间隔1天 pd.date_range(start='20170101',end='20170110',freq='3D',name='dt') #间隔三天 pd.date_range(start='2017-01-01 08:10:50',periods=10,freq='s',normalize=True) #间隔1秒 pd.date_range("2000-1-11", periods=100, freq="m", name="date") #间隔一个月 pd.date_range(start='20170101',end='20170110',freq='3D',closed='right') #不包括start值 pd.date_range(start='20170101',end='20170110',freq='3D',closed='left')#不包括end值
返回值都是DatetimeIndex对象，如：
DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03', '2017-01-04',
'2017-01-05', '2017-01-06', '2017-01-07', '2017-01-08',
'2017-01-09', '2017-01-10'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
以后就可以快速生成时间序列了
注意一下normalize参数：
pd.date_range(start='2017-01-01 08:10:50',periods=10,freq='s',normalize=True) ''' Out[411]: DatetimeIndex(['2017-01-01 00:00:00', '2017-01-01 00:00:01', '2017-01-01 00:00:02', '2017-01-01 00:00:03', '2017-01-01 00:00:04', '2017-01-01 00:00:05', '2017-01-01 00:00:06', '2017-01-01 00:00:07', '2017-01-01 00:00:08', '2017-01-01 00:00:09'], dtype='datetime64[ns]', freq='S') '''