start,end,periods，三個引數三選二
in [4]: d = pd.date_range('20200101','20200110')
in [5]: d
out[5]:
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')
pd.date_range('20200101','20200110')等同於pd.date_range('20200101',periods=10)
以月為週期的時間設定，預設時以月最後一天為週期。如：
in [7]: pd.date_range('20200101',periods=5,freq = 'm')
out[7]:
datetimeindex(['2020-01-31', '2020-02-29', '2020-03-31', '2020-04-30',
'2020-05-31'],
dtype='datetime64[ns]', freq='m')
若需要以乙個月的第一天為時間節點，則只需要將上述的freq改為'ms'即可。
in [8]: pd.date_range('20200101',periods=5,freq = 'ms')
out[8]:
datetimeindex(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01', '2020-04-01',
'2020-05-01'],
dtype='datetime64[ns]', freq='ms')
引數資料型別
意義start
str or datetime-like, optional
生成日期的左側邊界
endstr or datetime-like, optional
生成日期的右側邊界
periods
integer, optional
生成週期
freq
str or dateoffset, default 『d』
可以有多種比如『5h』，日期間隔，具體見下文
tzstr or tzinfo, optional
返回本地化的datetimeindex的時區名，例如』asia/hong_kong』
normalize
bool, default false
生成日期之前，將開始/結束時間初始化為午夜
name
str, default none
產生的datetimeindex的名字
closed
, optional
使區間相對於給定頻率左閉合、右閉合、雙向閉合（預設的none）
**kwargs
為了相容性，對結果沒有影響
alias description
b business day frequency
c custom business day frequency
d calendar day frequency
w weekly frequency
m month end frequency
sm semi-month end frequency (15th and end of month)
bm business month end frequency
cbm custom business month end frequency
ms month start frequency
sms semi-month start frequency (1st and 15th)
bms business month start frequency
cbms custom business month start frequency
q quarter end frequency
bq business quarter end frequency
qs quarter start frequency
bqs business quarter start frequency
a, y year end frequency
ba, by business year end frequency
as, ys year start frequency
bas, bys business year start frequency
bh business hour frequency
h hourly frequency
t, min minutely frequency
s secondly frequency
l, ms milliseconds
u, us microseconds
n nanoseconds
參考：to be continue......
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1.series 1.1 pandas系列可以使用以下建構函式建立 資料幀 dataframe 是二維資料結構，即資料以行和列的 方式排列。功能 潛在的列是不同的型別 大小可變 標記軸 行和列 可以對行和列執行算術運算 pandas中的dataframe可以使用以下建構函式建立 pandas.dat...
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python 的 pandas 庫中有一類對資料排序的方法，主要分為對引數列排序，對數值排序，及二者混合三種。一.引數列排序 首先我們生成乙個亂序數列 unsorted df 隨後我們可通過 df.sort index 函式對資料集進行排序操作 如不做規定，返回行引數正序排序 新增引數 ascend...
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git 上pandas學習教程，共有十章 4個板塊 pandas基礎 四類操作 四類資料 例子。原文內容系統的講解了pandas庫的使用方法，編排邏輯易懂，覆蓋面廣且含有相應練習，之前已經學習過pandas，但是感覺應用時有些費力，計畫重新按照學習教程再梳理一遍，爭取10天完成學習，enjoy ti...