在Python中迭代一系列日期

我有以下代码来做到这一点，但我如何能做得更好?现在我认为它比嵌套循环更好，但是当您在列表理解中使用生成器时，它开始变得像perl一行程序。

day_count = (end_date - start_date).days + 1
for single_date in [d for d in (start_date + timedelta(n) for n in range(day_count)) if d <= end_date]:
    print strftime("%Y-%m-%d", single_date.timetuple())

笔记

我不是用这个来打印的。这只是为了演示。 start_date和end_date变量是datetime。date对象，因为我不需要时间戳。(它们将用于生成报告)。

样例输出

开始日期为2009-05-30，结束日期为2009-06-09:

当前回答

一般来说，Pandas非常适合时间序列，并直接支持日期范围。

import pandas as pd
daterange = pd.date_range(start_date, end_date)

然后你可以循环daterrange来打印日期:

for single_date in daterange:
    print (single_date.strftime("%Y-%m-%d"))

它也有很多选择，让生活更轻松。例如，如果您只想要工作日，您只需交换bdate_range。看到http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html generating-ranges-of-timestamps

Pandas的强大之处在于它的数据框架，它支持向量化操作(很像numpy)，使得跨大量数据的操作非常快速和简单。

编辑: 你也可以完全跳过for循环，直接打印出来，这样更简单、更高效:

print(daterange)

2014-05-25 08:44:46

其他回答

一般来说，Pandas非常适合时间序列，并直接支持日期范围。

import pandas as pd
daterange = pd.date_range(start_date, end_date)

然后你可以循环daterrange来打印日期:

for single_date in daterange:
    print (single_date.strftime("%Y-%m-%d"))

Pandas的强大之处在于它的数据框架，它支持向量化操作(很像numpy)，使得跨大量数据的操作非常快速和简单。

编辑: 你也可以完全跳过for循环，直接打印出来，这样更简单、更高效:

print(daterange)

2014-05-25 08:44:46

Numpy的arange函数可以应用于日期:

import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
d0 = datetime(2009, 1,1)
d1 = datetime(2010, 1,1)
dt = timedelta(days = 1)
dates = np.arange(d0, d1, dt).astype(datetime)

astype的用途是从numpy转换。Datetime64到datetime数组。datetime对象。

2016-05-29 10:41:40

你可以使用箭头:

这是一个来自文档的例子，在几个小时内迭代:

from arrow import Arrow

>>> start = datetime(2013, 5, 5, 12, 30)
>>> end = datetime(2013, 5, 5, 17, 15)
>>> for r in Arrow.range('hour', start, end):
...     print repr(r)
...
<Arrow [2013-05-05T12:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T13:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T14:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T15:30:00+00:00]>
<Arrow [2013-05-05T16:30:00+00:00]>

要在几天内迭代，你可以这样使用:

>>> start = Arrow(2013, 5, 5)
>>> end = Arrow(2013, 5, 5)
>>> for r in Arrow.range('day', start, end):
...     print repr(r)

(没有检查你是否能通过datetime。日期对象，但无论如何箭头对象通常更容易)

2021-01-11 05:49:51

为了完整起见，Pandas还有一个period_range函数用于时间戳越界:

import pandas as pd

pd.period_range(start='1/1/1626', end='1/08/1627', freq='D')

2019-09-17 11:30:43

我也有类似的问题，但我需要每月而不是每天迭代一次。

这就是我的解

import calendar
from datetime import datetime, timedelta

def days_in_month(dt):
    return calendar.monthrange(dt.year, dt.month)[1]

def monthly_range(dt_start, dt_end):
    forward = dt_end >= dt_start
    finish = False
    dt = dt_start

    while not finish:
        yield dt.date()
        if forward:
            days = days_in_month(dt)
            dt = dt + timedelta(days=days)            
            finish = dt > dt_end
        else:
            _tmp_dt = dt.replace(day=1) - timedelta(days=1)
            dt = (_tmp_dt.replace(day=dt.day))
            finish = dt < dt_end

示例# 1

date_start = datetime(2016, 6, 1)
date_end = datetime(2017, 1, 1)

for p in monthly_range(date_start, date_end):
    print(p)

输出

例# 2

date_start = datetime(2017, 1, 1)
date_end = datetime(2016, 6, 1)

for p in monthly_range(date_start, date_end):
    print(p)

输出

2017-01-24 07:34:17

在Python中迭代一系列日期

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