Durchlaufen einer Reihe von Daten in Python

Question 1

Ich habe den folgenden Code, um dies zu tun, aber wie kann ich es besser machen? Im Moment denke ich, dass es besser ist als verschachtelte Schleifen, aber es fängt an, Perl-Einzeiler zu werden, wenn Sie einen Generator in einem Listenverständnis haben.

day_count = (end_date - start_date).days + 1
for single_date in [d for d in (start_date + timedelta(n) for n in range(day_count)) if d <= end_date]:
    print strftime("%Y-%m-%d", single_date.timetuple())

Anmerkungen

Ich benutze das eigentlich nicht zum Drucken. Das ist nur zu Demozwecken.

Das start_date und end_date Variablen sind datetime.date Objekte, da ich die Zeitstempel nicht benötige. (Sie werden verwendet, um einen Bericht zu erstellen).

Beispielausgabe

Für ein Startdatum von 2009-05-30 und ein Enddatum von 2009-06-09:

Question 2

Warum gibt es zwei verschachtelte Iterationen? Für mich erzeugt es die gleiche Liste von Daten mit nur einer Iteration:

for single_date in (start_date + timedelta(n) for n in range(day_count)):
    print ...

Und es wird keine Liste gespeichert, es wird nur über einen Generator iteriert. Auch das “if” im Generator scheint unnötig zu sein.

Schließlich sollte eine lineare Sequenz nur einen Iterator benötigen, nicht zwei.

Update nach Diskussion mit John Machin:

Die vielleicht eleganteste Lösung ist die Verwendung einer Generatorfunktion, um die Iteration über den Datumsbereich vollständig auszublenden/zu abstrahieren:

from datetime import date, timedelta

def daterange(start_date, end_date):
    for n in range(int((end_date - start_date).days)):
        yield start_date + timedelta(n)

start_date = date(2013, 1, 1)
end_date = date(2015, 6, 2)
for single_date in daterange(start_date, end_date):
    print(single_date.strftime("%Y-%m-%d"))

NB: Für die Konsistenz mit dem eingebauten range() Funktion stoppt diese Iteration Vor Erreichen der end_date. Verwenden Sie also für die inklusive Iteration am nächsten Tag, wie Sie es mit tun würden range().

Question 3

Das ist vielleicht deutlicher:

from datetime import date, timedelta

start_date = date(2019, 1, 1)
end_date = date(2020, 1, 1)
delta = timedelta(days=1)
while start_date <= end_date:
    print(start_date.strftime("%Y-%m-%d"))
    start_date += delta

Question 4

Verwenden Sie die dateutil Bibliothek:

from datetime import date
from dateutil.rrule import rrule, DAILY

a = date(2009, 5, 30)
b = date(2009, 6, 9)

for dt in rrule(DAILY, dtstart=a, until=b):
    print dt.strftime("%Y-%m-%d")

Diese Python-Bibliothek hat viele weitere erweiterte Funktionen, von denen einige sehr nützlich sind, wie z relative deltas – und wird als einzelne Datei (Modul) implementiert, die einfach in ein Projekt eingebunden werden kann.

Question 5

Pandas eignet sich im Allgemeinen hervorragend für Zeitreihen und bietet direkte Unterstützung für Datumsbereiche.

import pandas as pd
daterange = pd.date_range(start_date, end_date)

Sie können dann den Datumsbereich durchlaufen, um das Datum zu drucken:

for single_date in daterange:
    print (single_date.strftime("%Y-%m-%d"))

Es hat auch viele Optionen, um das Leben einfacher zu machen. Wenn Sie beispielsweise nur Wochentage möchten, tauschen Sie einfach bdate_range aus. Sehen http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#generating-ranges-of-timestamps

Die Stärke von Pandas sind wirklich seine Datenrahmen, die vektorisierte Operationen (ähnlich wie numpy) unterstützen, die Operationen über große Datenmengen hinweg sehr schnell und einfach machen.

EDIT: Sie könnten die for-Schleife auch komplett überspringen und direkt drucken, was einfacher und effizienter ist:

print(daterange)

Question 6

import datetime

def daterange(start, stop, step=datetime.timedelta(days=1), inclusive=False):
  # inclusive=False to behave like range by default
  if step.days > 0:
    while start < stop:
      yield start
      start = start + step
      # not +=! don't modify object passed in if it's mutable
      # since this function is not restricted to
      # only types from datetime module
  elif step.days < 0:
    while start > stop:
      yield start
      start = start + step
  if inclusive and start == stop:
    yield start

# ...

for date in daterange(start_date, end_date, inclusive=True):
  print strftime("%Y-%m-%d", date.timetuple())

Diese Funktion leistet mehr als Sie unbedingt benötigen, indem sie negative Schritte usw. unterstützt. Solange Sie Ihre Bereichslogik ausklammern, benötigen Sie die separate Funktion nicht day_count und vor allem wird der Code leichter lesbar, wenn Sie die Funktion von mehreren Stellen aus aufrufen.

Question 7

Dies ist die menschenlesbarste Lösung, die ich mir vorstellen kann.

import datetime

def daterange(start, end, step=datetime.timedelta(1)):
    curr = start
    while curr < end:
        yield curr
        curr += step

Question 8

Numpys arange Funktion kann auf Daten angewendet werden:

import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
d0 = datetime(2009, 1,1)
d1 = datetime(2010, 1,1)
dt = timedelta(days = 1)
dates = np.arange(d0, d1, dt).astype(datetime)

Die Verwendung von astype ist von umzuwandeln numpy.datetime64 zu einer Reihe von datetime.datetime Objekte.