date_range()函式是pandas庫的函式，顧名思義，該函式應該能生成指定區間的時間序列。
舉例：1、 使用「開始時間」和「結束時間」 生成2020-01-01至2020-01-07的7個日期
【指令碼】
print(pd.date_range(『20200101』, 『20200107』))
【結果】
datetimeindex([『2020-01-01』, 『2020-01-02』, 『2020-01-03』, 『2020-01-04』,
『2020-01-05』, 『2020-01-06』, 『2020-01-07』],
dtype=『datetime64[ns]』, freq=『d』)
【注意】
這的資料型別不是datetime，而是datetimeindex； freq預設為』d』
2、 使用「開始時間」和「期數」生成2020-01-01至2020-01-07的7個日期
【指令碼】
print(pd.date_range(『20200101』, periods=7))
3、 按月 使用「開始時間」和「期數」生成2020-01-31至2020-07-31的7個以月為間隔的日期（月底日）
【指令碼】
print(pd.date_range(『20200101』, periods=7, freq=『m』))
【結果】
datetimeindex([『2020-01-31』, 『2020-02-29』, 『2020-03-31』, 『2020-04-30』,
『2020-05-31』, 『2020-06-30』, 『2020-07-31』],
dtype=『datetime64[ns]』, freq=『m』)
4、 按月 使用「開始時間」和「期數」生成2020-01-01至2020-07-01的7個以月為間隔的日期（月初日）
【指令碼】
print(pd.date_range(『20200101』, periods=7, freq=『m』))
【結果】
datetimeindex([『2020-01-01』, 『2020-02-01』, 『2020-03-01』, 『2020-04-01』,
『2020-05-01』, 『2020-06-01』, 『2020-07-01』],
dtype=『datetime64[ns]』, freq=『ms』)
【注意】
這裡的「ms」不能寫成小寫，寫成小寫即以毫秒為時間間隔，等價於freq=『l』。結果為這樣：
datetimeindex([ 『2020-01-01 00:00:00』, 『2020-01-01 00:00:00.001000』,
『2020-01-01 00:00:00.002000』, 『2020-01-01 00:00:00.003000』,
『2020-01-01 00:00:00.004000』, 『2020-01-01 00:00:00.005000』,
『2020-01-01 00:00:00.006000』],
dtype=『datetime64[ns]』, freq=『l』)
5、 按月 使用「開始時間」和「期數」生成2020-01-31至2020-12-31的，每2個月為乙個間隔的日期
【指令碼】
print(pd.date_range(『20200101』, periods=6, freq=『2m』))
【結果】
runfile(『c:/users/zwy/pycharmprojects/firstpro/test.py』, wdir=『c:/users/zwy/pycharmprojects/firstpro』)
datetimeindex([『2020-01-31』, 『2020-03-31』, 『2020-05-31』, 『2020-07-31』,
『2020-09-30』, 『2020-11-30』],
dtype=『datetime64[ns]』, freq=『2m』)
6、 按1.5小時為間隔取數
【指令碼】
print(pd.date_range(『20200101』, periods=6, freq=『1h30min』))
【結果】
datetimeindex([『2020-01-01 00:00:00』, 『2020-01-01 01:30:00』,
『2020-01-01 03:00:00』, 『2020-01-01 04:30:00』,
『2020-01-01 06:00:00』, 『2020-01-01 07:30:00』],
dtype=『datetime64[ns]』, freq=『90t』)
【注意】
這裡的』1h30min』中間沒有冒號，等價於freq='90t '。結果為這樣：
試錯：print(pd.date_range(『202001』, periods=7, freq=『m』))
7、 怎樣得到時間間隔為乙個月的月份，而當是日期？
使用print(pd.date_range(『2020-01』, periods=6, freq=『m』))可以嗎？
不可以！
解決方案：按個函式pd.period_range
1、 得到時間間隔為乙個月的6期月份
【指令碼】
print(pd.period_range(『2020-01』, 『2020-06』, freq=『m』))
【結果】
periodindex([『2020-01』, 『2020-02』, 『2020-03』, 『2020-04』, 『2020-05』, 『2020-06』], dtype=『period[m]』, freq=『m』)
【注意】
1、這裡的資料型別變了，變成了periodindex，可以大膽地想一下，這個以時間段為範圍的序列，是否可以使用以「年」、『季度「為間隔的時間序列呢？ 也可以的！
該函式會生成一些指定的不規則的時間段序列，注意函式字母的大小寫。
如：values = [『202001』, 『202003』, 『202002』, 『202008』]
print(pd.periodindex(values, freq=『m』))
1、 生成乙個間隔不均勻地季度時間序列
【指令碼】
values = [『2020q1』, 『2020q3』, 『2020q2』, 『2019q3』]
print(pd.periodindex(values, freq=『q』))
【結果】
periodindex([『2020q1』, 『2020q3』, 『2020q2』, 『2019q3』], dtype=『period[q-dec]』, freq=『q-dec』)
2、 轉換類：把一組月份轉換成對應的季度
【指令碼】
values = [『2020-01』, 『2020-03』, 『2020-04』, 『2019-05』, 『2020-08』, 『2020-12』]
print(pd.periodindex(values, freq=『q』))
【結果】
periodindex([『2020q1』, 『2020q1』, 『2020q2』, 『2019q2』, 『2020q3』, 『2020q4』], dtype=『period[q-dec]』, freq=『q-dec』)
【注意】
這裡注意，values不能再設定為『202001『格式，而需要設定為『2020-01』
3、 指定年月的時間序列
【指令碼】
year = [『2020』, 『2019』, 『2020』]
month = [『01』, 『2』, 『3』]
print(pd.periodindex(year,month, freq=『m』))
【結果】
periodindex([『2020-01』, 『2019-01』, 『2020-01』], dtype=『period[m]』, freq=『m』)
date_range()，period_range()函式生成序列時，都有兩種方法，一是（start, end, periods）；一是（start, periods，freq）。而periodindex()函式生成時間序列時稍顯靈活，可以通過指定時間值，指定freq方法來生成。
關於freq，在不同函式中意義不同，我找到的資料如下：
（下圖**
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