python为每年创建具有特定结束日期的多年日期范围答案

【问题标题】：python create multiple year daterange with specific end date for every yearpython为每年创建具有特定结束日期的多年日期范围
【发布时间】：2021-10-24 13:44:57
【问题描述】：

您好，需要帮助解决这个问题

a = pd.date_range(start="2001-01-01", freq="T", periods=520000)

这将创建我需要 1 年的日期范围。我想在接下来的 80 年里做同样的事情。最终结果应该是 80 年的日期范围，但每年在 520000 分钟后结束。然后我将日期范围添加到我的数据集中。

【问题讨论】：

每年年末（如 3 天）都有缺失数据。也许最好用 0 填充缺失的数据并使用全年
我认为您可以创建一个循环来追加，但我认为您的评论更好地导致进一步下降，存在差距，我想知道您以后的算法是否会遇到问题。
是的，到时候会有更多问题，可能我会加0
为什么要同时指定 freq 和 periods ？您想要每年的前 520000 分钟吗？还是 80 年的每一分钟？

标签： python pandas date range

【解决方案1】：

# this is the data
ALL_Data = pd.DataFrame({"Lebensverbrauch_Min": LebensverbrauchMIN,
                             "HPT": Heisspunkttemperatur_Sim1,
                             "Innentemperatur": StartS,
                             "Verlustleistung": V_Leistung,
                            "SolarEintrag": SolarEintrag,
                            "Lastfaktor": K_Load_Faktor
                             })

# How many minutes are left in the year
    DatenJahr = len(pd.date_range(start=str(xx) + "-01-01", freq="T", periods=520000))
    VollesJahr = len(pd.date_range(start=str(xx) + "-01-01", freq="T", end=str(xx + 1) + "-01-01"))
    GG = (VollesJahr - DatenJahr)
    d = pd.DataFrame(np.zeros((GG, 6)), columns=['Lebensverbrauch_Min', 'HPT', 'Innentemperatur','Verlustleistung',
                                                'SolarEintrag', 'Lastfaktor',])
#combine Data with 0
    ALL_Data = pd.concat([ALL_Data, d])

似乎可以工作，但完整的代码需要 4 小时才能运行，所以我们会看到

【讨论】：

请用英文？
@Keldorn：这是英文的。数据和变量名不是，但这与功能无关。 cmets和解释都是英文的。
没错，但是变量名有助于阅读程序，从而减少了理解程序所需的工作量。如果你不努力让帮助你变得容易，我就不会努力阅读你的程序并帮助你。 YMMV。
下次可以用英文做。它奏效了。
好的。 4 小时来获得几百万个变量听起来比我预期的慢 3 或 4 个数量级，但如果它对你有用，那就太好了。