有实现这一目标的,至少有两种方法:
1)你或许可以选择对应于不同的星期几的每周频率,并把他们的union
这很好地排序指标和附加它们。
start_date = "2017-01-01"
end_date = "2017-12-31"
d1 = pd.date_range(start_date, end_date, freq="W-MON")
d2 = pd.date_range(start_date, end_date, freq="W-TUE")
d1.union(d2)
2)更简单的方法是创建一个偏移量相当于一个额外的Day
。随后进行相同的union
操作。
from pandas.tseries.offsets import Day
d1.union(d1 + Day(1))
两种方法产生:
DatetimeIndex(['2017-01-02', '2017-01-03', '2017-01-09', '2017-01-10',
'2017-01-16', '2017-01-17', '2017-01-23', '2017-01-24',
'2017-01-30', '2017-01-31',
...
'2017-11-27', '2017-11-28', '2017-12-04', '2017-12-05',
'2017-12-11', '2017-12-12', '2017-12-18', '2017-12-19',
'2017-12-25', '2017-12-26'],
dtype='datetime64[ns]', length=104, freq=None)
@NickilMaveli:我已经更新的问题。 – DougKruger
我想你可以用不同的频率值生成另一组日期,比如说''W-TUE''就像你之前做的一样,并将它附加到第一个日期。你甚至可以在之后进行排序。 –
@NickilMaveli请将其作为答案 – smci