Python 使用Pandas创建发薪日的日期偏移量

我试图使用Pandas在Python中创建一个时间索引，其中的条目对应于一个周期性的发薪日。具体来说，我想让指数对应于本月的第一个和第三个星期五。有人能给出一个代码片段来演示这一点吗

比如：

import pandas as pd
idx = pd.date_range("2016-10-10", periods=26, freq=<offset here?>)

将熊猫作为pd导入
idx=pd.日期范围（“2016-10-10”，周期=26，频率=）

试试这个：

In [6]: pd.date_range("2016-10-10", periods=26, freq='WOM-1FRI').union(pd.date_range("2016-10-10", periods=26, freq='WOM-3FRI'))
Out[6]:
DatetimeIndex(['2016-10-21', '2016-11-04', '2016-11-18', '2016-12-02', '2016-12-16', '2017-01-06', '2017-01-20', '2017-02-03', '2017-02-17',
 '2017-03-03', '2017-03-17', '2017-04-07', '2017-04-21',
               '2017-05-05', '2017-05-19', '2017-06-02', '2017-06-16', '2017-07-07', '2017-07-21', '2017-08-04', '2017-08-18', '2017-09-01',
 '2017-09-15', '2017-10-06', '2017-10-20', '2017-11-03',
               '2017-11-17', '2017-12-01', '2017-12-15', '2018-01-05', '2018-01-19', '2018-02-02', '2018-02-16', '2018-03-02', '2018-03-16',
 '2018-04-06', '2018-04-20', '2018-05-04', '2018-05-18',
               '2018-06-01', '2018-06-15', '2018-07-06', '2018-07-20', '2018-08-03', '2018-08-17', '2018-09-07', '2018-09-21', '2018-10-05',
 '2018-10-19', '2018-11-02', '2018-11-16', '2018-12-07'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

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我不确定熊猫是否有这种内置功能。您可能必须使用

dateutil

来构建datetime对象序列。见：