具有月频率的日期范围

w3nuxt5m 于 2021-09-08 发布在 Java

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我想根据任意两个日期生成日期范围。例如：

start_date = "2021-01-15"
end_date = "2021-04-15"
pd.date_range(start_date, end_date, freq="M")

这导致 DatetimeIndex(['2021-01-31', '2021-02-28', '2021-03-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='M') .
我想更新这个，以获得所有月份，包括在 start_date 及 end_date . 因此，我想得到这样的东西 DatetimeIndex(['2021-01-31', '2021-02-28', '2021-03-31', '2021-04-30'], dtype='datetime64[ns]', freq='M') （注 '2021-04-30' 因为四月在美国 end_date ).
我知道还有其他频率选择（例如这里），我可以试试 freq="MS" （月开始）包括最后一个月（4月），但第一个月（1月）将丢失。
我明白 pd.date_range 总是关心几天，这是有道理的，但因为这在我的情况下并不重要（我不关心几天，只关心几个月，不管输出是否会像这样） 2021-01-01 或 2021-01-31 甚至，例如。 2021-01-11 )，我想知道是否有任何简单的解决方案可以奏效？

python pandas date-range

来源：https://stackoverflow.com/questions/68314987/pandas-date-range-with-month-freqency

1条答案

按热度按时间

tvz2xvvm1#

使用 period_range 如果仅与月份一起工作：

per = pd.period_range(start_date, end_date, freq="M")
print (per)
PeriodIndex(['2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-04'], dtype='period[M]', freq='M')

对于转换为日期时间，可以使用 PeriodIndex.to_timestamp 具有 DatetimeIndex.normalize :

print (per.to_timestamp(how='end').normalize())
DatetimeIndex(['2021-01-31', '2021-02-28', '2021-03-31', '2021-04-30'],
               dtype='datetime64[ns]', freq='M')

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