刚在写resample函数，发现需要时间序列的话，你得先生成一个时间序列，所有先看看这个函数

pandas.date_range

pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs) → pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

Return a fixed frequency DatetimeIndex.

这个函数是根据我们传入的参数，可以生成DatetimeIndex

小栗子

1. 指定start和end
   也就是指定开始日期和结束日期，然后生成一组日期

pd.date_range(start='1/1/2020', end='2/1/2020')

这里是[start , end]左右 都包含的

2. 指定periods
   这个是我们要生成的日期数

pd.date_range(start='1/4/2020' , periods=10)

这里，我们指定了开始日期，然后，指定了要生成的日期数，10，也就是生成了10个日期

从2020-01-04开始，指定的10个日期，所以我们不指定结束日期也行

同样的，我们也可以指定结束日期

pd.date_range(end='5/1/2020' , periods=10)

这里，我们指定了结束日期，同样是10个日期，所以，自动就从结束日期往前找10个日期

当我们，同时指定start和end和periods
这时候，会在我们指定的开始日期和结束日期中间，生成我们需要的日期数，会自动按相同的日期间隔来生成

pd.date_range(start='4/1/2020' , end='5/1/2020' , periods=10)

3. 指定freq
   freq是日期的频率
   默认的话，是D，也就是天

pd.date_range(start='4/1/2020' , periods=10 , freq='M')

这个freq有很多的常用别名，我们记住些常用的就好

这里的alias还可以和数字组合，比如
我们间隔5天，生成一个日期

pd.date_range('4/1/2020' , periods=10 , freq='5D')

4. closed参数
   上面，我们说过，默认是包含start和end的，其实，也可以通过closed指定，
   默认是None，包含start和end，
   Make the interval closed with respect to the given frequency to the ‘left’, ‘right’, or both sides (None, the default).

pd.date_range(start='4/1/2020' , end='4/10/2020' , closed=None)
pd.date_range(start='4/1/2020' , end='4/10/2020' , closed='left')
pd.date_range(start='4/1/2020' , end='4/10/2020' , closed='right')