`pandas.date_range()`

Функция date_range() создаёт DatetimeIndex — равномерную последовательность временных меток. Из четырёх параметров (start, end, periods, freq) ровно три должны быть заданы.

Сигнатура

pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None,
                  tz=None, normalize=False, name=None, inclusive="both")

Параметры

start — начальная дата.
end — конечная дата.
periods — количество меток.
freq — частота ("D", "H", "min", "s", "MS" и т. д.).
tz — часовой пояс.
inclusive — "both", "neither", "left", "right".

Возвращаемое значение

DatetimeIndex.

Примеры

Пример 1. Ежедневный диапазон

import pandas as pd

print(pd.date_range(start="2026-05-01", end="2026-05-05"))

DatetimeIndex(['2026-05-01', '2026-05-02', '2026-05-03', '2026-05-04',
               '2026-05-05'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Пример 2. С заданным количеством точек

Часовая шкала для лога Arduino:

import pandas as pd

print(pd.date_range(start="2026-05-15 09:00", periods=4, freq="H"))

DatetimeIndex(['2026-05-15 09:00:00', '2026-05-15 10:00:00',
               '2026-05-15 11:00:00', '2026-05-15 12:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='h')

Пример 3. С минутной частотой

import pandas as pd

idx = pd.date_range(start="2026-05-15", periods=3, freq="15min")
print(idx)

DatetimeIndex(['2026-05-15 00:00:00', '2026-05-15 00:15:00',
               '2026-05-15 00:30:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='15min')

Пример 4. Использование как индекс DataFrame

import pandas as pd

idx = pd.date_range("2026-05-15", periods=3, freq="D")
df = pd.DataFrame({"temp": [22.1, 22.5, 23.0]}, index=idx)
print(df)

            temp
2026-05-15  22.1
2026-05-16  22.5
2026-05-17  23.0

Пример 5. С часовым поясом

import pandas as pd

print(pd.date_range("2026-05-15", periods=2, freq="D", tz="Asia/Almaty"))

DatetimeIndex(['2026-05-15 00:00:00+05:00', '2026-05-16 00:00:00+05:00'],
              dtype='datetime64[ns, Asia/Almaty]', freq='D')

См. также

Примечание

Лицензия и источники

Техническое описание функции адаптировано из официальной документации Pandas (https://pandas.pydata.org/docs/), BSD-3-Clause License. Примеры и пояснения — © AlashEd Wiki.