pandas.date_range自定义频率

Question

我正在尝试使用pd.date_range来生成12个月滚动情况下捕获月份第二天的日期列表。我不太了解如何在文档中结合使用频率别名来实现此目的。下面是我的位置和输出。我想看看

['2020-05-02', '2020-04-02', '2020-03-02'...]

pd.date_range(end='2020-06-02',periods=12,freq=)

DatetimeIndex(['2020-05-22', '2020-05-23', '2020-05-24', '2020-05-25',
               '2020-05-26', '2020-05-27', '2020-05-28', '2020-05-29',
               '2020-05-30', '2020-05-31', '2020-06-01', '2020-06-02'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Answer 1

您可以尝试这个吗？假设您的df有日期

df.sort_index(inplace=True)
df.groupby(pd.TimeGrouper('M')).nth(2) #This is to get the second day

Answer 2

我假设您已定义：

• 结束日期，
• 期数，

正如您在代码示例中所写。

要构建日期范围，请使用：

• date_range，MS（月开始）频率，
• 与shift组合1天。

要做的代码是：

rng = pd.date_range(end='2020-06-02', periods=12, freq='MS').shift(1, freq='D')

给予：

DatetimeIndex(['2019-07-02', '2019-08-02', '2019-09-02', '2019-10-02',
               '2019-11-02', '2019-12-02', '2020-01-02', '2020-02-02',
               '2020-03-02', '2020-04-02', '2020-05-02', '2020-06-02'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)