Pandas日期范围不包括开始日期和结束日期

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的功能和灵活的数据结构，特别适用于处理和分析大型数据集。在Pandas中，日期范围的生成是通过pd.date_range()函数来实现的。

pd.date_range()函数可以生成一个连续的日期范围，可以指定开始日期、结束日期、频率等参数来控制生成的日期范围。但需要注意的是，默认情况下，生成的日期范围是包括开始日期和结束日期的。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-01-05'

date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)

print(date_range)

输出结果为：

DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

可以看到，生成的日期范围包括了开始日期和结束日期。

如果需要生成的日期范围不包括开始日期和结束日期，可以通过closed参数来控制。closed参数可以取三个值：left、right和both，分别表示左闭右开、左开右闭和两端都闭合。默认情况下，closed参数的取值为None，即两端都闭合。

以下是修改后的示例代码：

import pandas as pd

start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-01-05'

date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, closed='left')

print(date_range)

输出结果为：

DatetimeIndex(['2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

可以看到，生成的日期范围不包括开始日期，但包括结束日期。

在实际应用中，Pandas的日期范围生成功能可以用于时间序列分析、数据对齐、数据填充等场景。如果需要对生成的日期范围进行进一步的处理和分析，可以使用Pandas提供的其他函数和方法。

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