pandas 之 date_range 函数

____tz_zs
#!/usr/bin/python2.7
# -*- coding:utf-8 -*-

"""
tz_zs

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

参数

start：string或datetime-like，默认值是None，表示日期的起点。

end：string或datetime-like，默认值是None，表示日期的终点。

periods：integer或None，默认值是None，表示你要从这个函数产生多少个日期索引值；如果是None的话，那么start和end必须不能为None。

freq：string或DateOffset，默认值是’D’，表示以自然日为单位，这个参数用来指定计时单位，比如’5H’表示每隔5个小时计算一次。

tz：string或None，表示时区，例如：’Asia/Hong_Kong’。

normalize：bool，默认值为False，如果为True的话，那么在产生时间索引值之前会先把start和end都转化为当日的午夜0点。

name：str，默认值为None，给返回的时间索引指定一个名字。

closed：string或者None，默认值为None，表示start和end这个区间端点是否包含在区间内，可以有三个值，’left’表示左闭右开区间，’right’表示左开右闭区间，None表示两边都是闭区间。

返回值

DatetimeIndex

"""
import pandas as pd
import time

date_time_index = pd.date_range(start="6/29/2018", end="7/2/2018")
print date_time_index

date_time_index = pd.date_range(start="6/29/2018", periods=4)
print date_time_index

date_time_index = pd.date_range(periods=4, end="7/2/2018")
print date_time_index

date_time_index = pd.date_range(start="2018-06-29", end="2018-07-02")
print date_time_index

date_time_index = pd.date_range(start="2018-6-29", end="2018-7-2")
print date_time_index

'''
DatetimeIndex(['2018-06-29', '2018-06-30', '2018-07-01', '2018-07-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
DatetimeIndex(['2018-06-29', '2018-06-30', '2018-07-01', '2018-07-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
DatetimeIndex(['2018-06-29', '2018-06-30', '2018-07-01', '2018-07-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
DatetimeIndex(['2018-06-29', '2018-06-30', '2018-07-01', '2018-07-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
DatetimeIndex(['2018-06-29', '2018-06-30', '2018-07-01', '2018-07-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
'''

print "#" * 20
# freq 字段
date_time_index = pd.date_range(start="2018-01-01", end="2018-07-01", freq='M')
print date_time_index

date_time_index = pd.date_range(start="2018-01-01", end="2018-07-01", freq='3M')
print date_time_index
'''
DatetimeIndex(['2018-01-31', '2018-02-28', '2018-03-31', '2018-04-30',
               '2018-05-31', '2018-06-30'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='M')
DatetimeIndex(['2018-01-31', '2018-04-30'], dtype='datetime64[ns]', freq='3M')
'''


print "#" * 20

# tz 字段，设置时区
date_time_index = pd.date_range(start="2018-06-29", end="2018-07-02", tz='Asia/Hong_Kong')
print date_time_index
'''
DatetimeIndex(['2018-06-29 00:00:00+08:00', '2018-06-30 00:00:00+08:00',
               '2018-07-01 00:00:00+08:00', '2018-07-02 00:00:00+08:00'],
              dtype='datetime64[ns, Asia/Hong_Kong]', freq='D')
'''

print "#" * 20

# closed 字段的作用
date_time_index = pd.date_range(start="2018-06-29", end="2018-07-02", closed=None)
print date_time_index
date_time_index = pd.date_range(start="2018-06-29", end="2018-07-02", closed='left')
print date_time_index
date_time_index = pd.date_range(start="2018-06-29", end="2018-07-02", closed='right')
print date_time_index
'''
DatetimeIndex(['2018-06-29', '2018-06-30', '2018-07-01', '2018-07-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
DatetimeIndex(['2018-06-29', '2018-06-30', '2018-07-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
DatetimeIndex(['2018-06-30', '2018-07-01', '2018-07-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
'''
参考：
pandas 之 date_range 函数

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