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我想要一个日期范围列表，其中每个元素都是'yyyymmdd'格式字符串，例如 : ['20130226','20130227','20130228','20130301','20130302']。

我可以使用熊猫这样做：

>>> pandas.date_range('20130226','20130302')
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-02-26 00:00:00, ..., 2013-03-02 00:00:00]
Length: 5, Freq: D, Timezone: None

但它是 DatetimeIndex ，我需要做一些额外的格式转换，那么如何以一种简洁的方式做到这一点？

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4 回答 4

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或使用列表理解：

[d.strftime('%Y%m%d') for d in pandas.date_range('20130226','20130302')]
于 2013-09-08T13:27:49.677 回答
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使用format：

>>> r = pandas.date_range('20130226','20130302')
>>> r.format(formatter=lambda x: x.strftime('%Y%m%d'))
['20130226', '20130227', '20130228', '20130301', '20130302']

或使用map：

>>> r.map(lambda x: x.strftime('%Y%m%d'))
array(['20130226', '20130227', '20130228', '20130301', '20130302'], dtype=object)
于 2013-09-08T13:24:07.977 回答
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简单而干净：直接使用 pandas date_range 和 strftime 像这样：

pd.date_range(start='20130226',end='20130302',freq='D').strftime('%Y%m%d')

结果：

Index(['20130226', '20130227', '20130228', '20130301', '20130302'], dtype='object')
于 2020-01-09T19:16:04.960 回答
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对于 Just a daterange,pandas当您实际上必须再次使用datetime. 以下解决方案仅用于datetime服务您的目的

import datetime
def date_range(start_dt, end_dt = None):
    start_dt = datetime.datetime.strptime(start_dt, "%Y%m%d")
    if end_dt: end_dt = datetime.datetime.strptime(end_dt, "%Y%m%d")
    while start_dt <= end_dt:
        yield start_dt.strftime("%Y%m%d")
        start_dt += datetime.timedelta(days=1)


[e for e in date_range('20130226','20130302')]
['20130226', '20130227', '20130228', '20130301', '20130302']
于 2013-09-08T13:51:49.400 回答