Question

我想提一个日期（比方说，2016-10-27）和一个持续时间（比方说，5天），我想要一个过去5天的日期范围，从最老的一天开始。

示例：2016-10-22 2016-10-23 2016-10-24 2016-10-25 2016-10-26

我试过这个

pd.date_range('2016-10-27', freq='D', periods=5)[::-1]

但是这给了我错误的逆序。

DatetimeIndex(['2016-10-31', '2016-10-30', '2016-10-29', '2016-10-28',
               '2016-10-27'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='-1D')

我该怎么做＆gt;

Answer 1

IIUC我们可以使用end参数：

In [240]: pd.date_range(end='2016-10-27', freq='D', periods=5)
Out[240]: DatetimeIndex(['2016-10-23', '2016-10-24', '2016-10-25', '2016-10-26', '2016-10-27'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

或：

In [242]: pd.date_range(end='2016-10-27', freq='D', periods=5) - pd.Timedelta('1 day')
Out[242]: DatetimeIndex(['2016-10-22', '2016-10-23', '2016-10-24', '2016-10-25', '2016-10-26'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Answer 2

选项1
抵消开始日期

pd.date_range(
    start=pd.Timestamp('2016-10-27') - pd.offsets.Day(4),
    freq='D', periods=5)

DatetimeIndex(['2016-10-23', '2016-10-24', '2016-10-25', '2016-10-26',
               '2016-10-27'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

选项2
讨厌!!!!太可怕了。我发布这个的唯一理由是我想找到一些替代方案。

pd.to_datetime(['2016-10-27']).values + pd.to_timedelta([1], 'D')[:, None] * -np.arange(5)[::-1]

array([['2016-10-23T00:00:00.000000000', '2016-10-24T00:00:00.000000000',
        '2016-10-25T00:00:00.000000000', '2016-10-26T00:00:00.000000000',
        '2016-10-27T00:00:00.000000000']], dtype='datetime64[ns]')

如何使用熊猫向后生成日期范围？

2 个答案: