首页 > 解决方案 > pandas.date_range 自定义频率

问题描述

我正在尝试使用 pd.date_range 为滚动的 12 个月方案生成捕获该月第二天的日期列表。我不太清楚如何在文档中结合频率别名来实现这一点。下面是我所在的位置和输出。我倒要看看

['2020-05-02', '2020-04-02', '2020-03-02'...]

pd.date_range(end='2020-06-02',periods=12,freq=)

DatetimeIndex(['2020-05-22', '2020-05-23', '2020-05-24', '2020-05-25',
               '2020-05-26', '2020-05-27', '2020-05-28', '2020-05-29',
               '2020-05-30', '2020-05-31', '2020-06-01', '2020-06-02'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

标签: pandasdate-range

解决方案


我假设您已经定义:

  • 结束日期,
  • 周期数,

正如您在代码示例中所写。

要构建您的日期范围,请使用:

  • 具有MS(月开始)频率的date_range ,
  • 再加上1 天的班次

执行此操作的代码是:

rng = pd.date_range(end='2020-06-02', periods=12, freq='MS').shift(1, freq='D')

给予:

DatetimeIndex(['2019-07-02', '2019-08-02', '2019-09-02', '2019-10-02',
               '2019-11-02', '2019-12-02', '2020-01-02', '2020-02-02',
               '2020-03-02', '2020-04-02', '2020-05-02', '2020-06-02'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

这个 time freqNone意思:从每月的第二天开始,每个月没有“频率缩写”(有 month startmonth end的缩写),但生成的日期绝对如你所愿。


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