需要您的帮助以帮助我解决此问题：
问题陈述-我需要在过去6个月中为电信域创建一个虚拟的数据集。我使用随机数生成日期和时间，并使用以下代码在Pandas中创建。我可以为此数据集在熊猫中生成其他列，但停留在随机的日期和时间上：
test = pd.DataFrame（{ 'Date'：pd.date_range（start ='2016-09-20'，freq ='1h'，period = 10000） }）
这将创建一个周期数据和时间输入，其精确时差为1小时。显示示例输出：
日期 0 2016-09-20 00:00:00 1 2016-09-20 01:00:00 2 2016-09-20 02:00:00 3 2016-09-20 03:00:00 4 2016-09-20 04:00:00
但是我需要特定的东西来创建数据集：
a）需要更多随机的日期和时间条目作为上午8点至晚上8点之间的时间戳记，因为每个条目代表一个呼叫条目。 b）晚上8点至上午8点之间的时间戳记所需的随机日期和时间条目较少，因为夜间呼叫的人数较少。 c）周末（星期六和星期日）需要较少的随机日期和时间输入
有人可以帮我提供一种方法和解决方案吗？这些条件是在此数据集上执行ML建模所需的条件，而在这些条件下，这个笨拙的数据集将对电信行业更为现实。