输入是一个日期范围,我们需要在该日期范围内找到该间隔之间所有日期的月份的开始日期和月份的结束日期。例子在下面
输入:
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所需的输出:
start date: 2018-6-15
end date: 2019-3-20
答案 0 :(得分:2)
使用pandas
的选项:从开始日期到结束日期创建一个date_range,从中提取月份数字作为pandas.Series,shift向前1个元素,向后1个元素检索月份变化的布尔掩码(!=)。现在,您可以根据需要创建一个DataFrame或创建列表列表。
例如:
import pandas as pd
start_date, end_date = '2018-6-15', '2019-3-20'
dtrange = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='d')
months = pd.Series(dtrange .month)
starts, ends = months.ne(months.shift(1)), months.ne(months.shift(-1))
df = pd.DataFrame({'month_starting_date': dtrange[starts].strftime('%Y-%m-%d'),
'month_ending_date': dtrange[ends].strftime('%Y-%m-%d')})
# df
# month_starting_date month_ending_date
# 0 2018-06-15 2018-06-30
# 1 2018-07-01 2018-07-31
# 2 2018-08-01 2018-08-31
# 3 2018-09-01 2018-09-30
# 4 2018-10-01 2018-10-31
# 5 2018-11-01 2018-11-30
# 6 2018-12-01 2018-12-31
# 7 2019-01-01 2019-01-31
# 8 2019-02-01 2019-02-28
# 9 2019-03-01 2019-03-20
# as a list of lists:
l = [df.columns.values.tolist()] + df.values.tolist()
# l
# [['month_starting_date', 'month_ending_date'],
# ['2018-06-15', '2018-06-30'],
# ['2018-07-01', '2018-07-31'],
# ['2018-08-01', '2018-08-31'],
# ['2018-09-01', '2018-09-30'],
# ['2018-10-01', '2018-10-31'],
# ['2018-11-01', '2018-11-30'],
# ['2018-12-01', '2018-12-31'],
# ['2019-01-01', '2019-01-31'],
# ['2019-02-01', '2019-02-28'],
# ['2019-03-01', '2019-03-20']]
请注意,在创建DataFrame时,我使用strftime
。如果希望输出为dtype字符串,请执行此操作。如果要继续使用日期时间对象(时间戳),请不要应用strftime
。
答案 1 :(得分:0)
这段代码很简单,使用了标准的python包。
import calendar
from datetime import datetime, timedelta
def get_time_range_list(start_date, end_date):
date_range_list = []
while 1:
month_end = start_date.replace(day=calendar.monthrange(start_date.year, start_date.month)[1])
next_month_start = month_end + timedelta(days=1)
if next_month_start <= end_date:
date_range_list.append((start_date, month_end))
start_date = next_month_start
else:
date_range_list.append((start_date, end_date))
return date_range_list