在Python中创建一系列日期和特定时间

我试图定义一个从2小时开始而不是0小时开始的范围，但是下面的代码返回所有从0小时开始/结束的范围

import pandas as pd
start_date = '2005-1-1 02:00:00'
end_date = '2005-5-1 02:00:00'

date_range = pd.bdate_range(start=start_date, end=end_date, freq='H')
print(date_range)

上面代码的输出如下，但我希望它在特定的时间开始（这里是02:00:00，而不是00:00:00）：

---

您可以尝试以下方法：

import pandas as pd

start_date = '2005-1-1 02:00:00'
end_date   = '2005-5-1 02:00:00'

date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='H')
print(date_range)

输出：

DatetimeIndex(['2005-01-01 02:00:00', '2005-01-01 03:00:00',
               '2005-01-01 04:00:00', '2005-01-01 05:00:00',
               '2005-01-01 06:00:00', '2005-01-01 07:00:00',
               '2005-01-01 08:00:00', '2005-01-01 09:00:00',
               '2005-01-01 10:00:00', '2005-01-01 11:00:00',
               ...
               '2005-04-30 17:00:00', '2005-04-30 18:00:00',
               '2005-04-30 19:00:00', '2005-04-30 20:00:00',
               '2005-04-30 21:00:00', '2005-04-30 22:00:00',
               '2005-04-30 23:00:00', '2005-05-01 00:00:00',
               '2005-05-01 01:00:00', '2005-05-01 02:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', length=2881, freq='H')
   

---

date\u range

是否有助于取代

bdate\u range

？@shahkalpesh我不确定你指的是什么。我正在进行时间序列分析，需要删除几行。因此，我必须定义一个自定义范围，否则我的代码将返回NaN。@Ali he指的是使用

pd.date\u range

（将保留时间，但不尊重工作日）而不是

pd.bdate\u range

（将从午夜开始，但尊重工作日）。@cytorak是的，它起作用了。感谢

date\u range=pd.date\u range（start=start\u date，end=end\u date，freq='H'）

完成了这项工作。谢天谢地，使用Delta并不能为我提供正确的时间间隔。请编辑您的帖子，以便我可以接受您的回复。

DatetimeIndex(['2005-01-01 02:00:00', '2005-01-01 03:00:00',
               '2005-01-01 04:00:00', '2005-01-01 05:00:00',
               '2005-01-01 06:00:00', '2005-01-01 07:00:00',
               '2005-01-01 08:00:00', '2005-01-01 09:00:00',
               '2005-01-01 10:00:00', '2005-01-01 11:00:00',
               ...
               '2005-04-30 17:00:00', '2005-04-30 18:00:00',
               '2005-04-30 19:00:00', '2005-04-30 20:00:00',
               '2005-04-30 21:00:00', '2005-04-30 22:00:00',
               '2005-04-30 23:00:00', '2005-05-01 00:00:00',
               '2005-05-01 01:00:00', '2005-05-01 02:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', length=2881, freq='H')