Question

我目前面临有关熊猫date_range的问题。我有2个datetime64 [ns]类型的日期。开始日期和结束日期。我试图创建一个数据框，其中包含这两个日期之间的date_range的值作为索引。但是，即使应该包含值，创建的数据框也为空。

请注意，当我复制粘贴该代码并在网站的英语版本中使用它时，它工作正常。我正与希腊人一起面对挑战。

我写的代码是：

customdatedf = pd.DataFrame(index = pd.date_range(start, end, freq='D'))

开始日期和结束日期是从另一个数据框中定义的，如下所示：

start = df['Date'].iloc[0]
end = df['Date'].iloc[-1]

及其值正确返回，如

所示

print(start, end)

（Timestamp（'2019-07-06 00:00:00'），Timestamp（'2019-06-26 00:00:00'））

已打印

预期结果是一个数据帧，其中具有开始日期和结束日期之间的日期作为索引

Answer 1

显然您在start和end变量中犯了一个错误。由于开始是之后结束变量，因此要解决此问题，请将它们转过来：

start = pd.Timestamp('2019-07-06 00:00:00') 
end = pd.Timestamp('2019-06-26 00:00:00')

pd.DataFrame({'Col_dummy':['Dummy']}, index=pd.date_range(end, start, freq='D'))

           Col_dummy
2019-06-26     Dummy
2019-06-27     Dummy
2019-06-28     Dummy
2019-06-29     Dummy
2019-06-30     Dummy
2019-07-01     Dummy
2019-07-02     Dummy
2019-07-03     Dummy
2019-07-04     Dummy
2019-07-05     Dummy
2019-07-06     Dummy

或者，如果您只想使用index：

pd.DataFrame(index=pd.date_range(end, start, freq='D'))

Empty DataFrame
Columns: []
Index: [2019-06-26 00:00:00, 2019-06-27 00:00:00, 2019-06-28 00:00:00, 2019-06-29 00:00:00, 2019-06-30 00:00:00, 2019-07-01 00:00:00, 2019-07-02 00:00:00, 2019-07-03 00:00:00, 2019-07-04 00:00:00, 2019-07-05 00:00:00, 2019-07-06 00:00:00]

Answer 2

也许您可以将index更改为data：

customdatedf = pd.DataFrame(data = pd.date_range(start, end, freq='D'))

请注意，列名将采用默认值0。

熊猫date_range不返回任何值

2 个答案: