简单观察：
>>> timeit.timeit('''pd.date_range("1900-01-01", "2017-07-02", freq='H')''', 'import pandas as pd', number=1000)
3.4257616080285516
>>> timeit.timeit('''pd.date_range("1900-01-01", "2017-07-02", freq='MS')''', 'import pandas as pd', number=1000)
62.60253554501105
>>> timeit.timeit('''pd.date_range("1900-01-01", "2017-07-02", freq='D')''', 'import pandas as pd', number=1000)
0.24156528399907984
>>> timeit.timeit('''pd.date_range("1900-01-01", "2017-07-02", freq='M')''', 'import pandas as pd', number=1000)
67.81731529999524
为什么生成月份（M）或月份开始（MS）这么慢？在指定范围内大约有1400个月，并且在我的计算机上大约需要60毫秒来生成它们。另一方面，在相同范围内生成天（约43k）所需的时间要少250倍。
我需要开始月份，这对我来说太慢了。我的代码可以优化吗？
基准测试在带有Pandas 0.23.1的macOS x86-64上运行，并在Linux x86-64上获得相似的结果。