Pandas中如何在date_range方法中包含结束日期

在本文中，我们将介绍如何在Pandas的date_range方法中包含结束日期。date_range()方法用于生成一组日期范围，它是生成时间序列数据的先决条件。它通常被用来生成月、周、日期时间等时间序列。

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date_range方法的基本用法

首先让我们看一下date_range()方法的基本用法。date_range()方法的第一个参数是开始日期，第二个参数是结束日期，第三个参数是日期之间的频率，也就是将数据点分布在哪些时间间隔中。例如，下面的代码将生成一个由2019年1月1日至2019年1月15日的日期序列。

import pandas as pd

date_rng = pd.date_range(start='2019/01/01', end='2019/01/15', freq='D')
print(date_rng)

输出结果：

DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03', '2019-01-04',
               '2019-01-05', '2019-01-06', '2019-01-07', '2019-01-08',
               '2019-01-09', '2019-01-10', '2019-01-11', '2019-01-12',
               '2019-01-13', '2019-01-14', '2019-01-15'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

在这个例子中，我们生成了从2019年1月1日到2019年1月15日的日期范围，日期范围按照天（freq=’D’）为间隔进行。

如何包含结束日期？

如果我们希望在date_range方法中包含结束日期，我们可以通过在end参数中添加1天来实现。例如，在下面的例子中，我们将从2019年1月1日到2019年1月15日的日期范围扩展到了2019年1月16日。

import pandas as pd

date_rng = pd.date_range(start='2019/01/01', end='2019/01/16', freq='D')
date_rng = date_rng[:-1] # 去掉最后一个时间点
print(date_rng)

输出结果：

DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03', '2019-01-04',
               '2019-01-05', '2019-01-06', '2019-01-07', '2019-01-08',
               '2019-01-09', '2019-01-10', '2019-01-11', '2019-01-12',
               '2019-01-13', '2019-01-14', '2019-01-15'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

在这个例子中，我们将end参数设置为2019年1月16日，并通过去掉最后一个时间点的方法，包含了2019年1月15日。

更复杂的时间序列

现在，让我们以更复杂的方式使用date_range()方法，例如，我们想要生成从2019年1月1日到2019年1月31日的月份。为此，我们可以使用freq参数中的’MS’，这个’MS’表示“月初”：

import pandas as pd

date_rng = pd.date_range(start='2019/01/01', end='2019/01/31', freq='MS')
date_rng = date_rng[:-1] # 去掉最后一个时间点
print(date_rng)

输出结果：

DatetimeIndex(['2019-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='MS')

在这个例子中，我们生成了一个由一个数据点组成的日期范围，该数据点为2019年1月1日。

总结

Pandas的date_range()方法可用于生成一组日期范围，它是生成时间序列数据的先决条件。在date_range()方法中，我们可以通过在end参数中添加1天的方式来包含结束日期。同时，我们还可以使用freq参数设置日期间隔，例如按月生成日期范围。

在实际应用中，我们还可以根据需要对生成的日期范围进行进一步操作，例如进行数据筛选、向左或向右平移日期等。Pandas提供了丰富的日期时间处理函数，可以满足各种需求。