потеря времени информация с dateoffset и bdate_range в pandas

Question

Я вижу следующее поведение при использовании DateOffset в пандах.

In [25]: 

import pandas as pnd 
d = pnd.Timestamp('2013-01-01 16:00') 
dates = pnd.bdate_range(start=d, end=d+pnd.DateOffset(days=5)) 
for d1 in dates : 
    print d1 
2013-01-01 00:00:00 
2013-01-02 00:00:00 
2013-01-03 00:00:00 
2013-01-04 00:00:00 

Я теряю информацию о времени. Есть ли это способ произвести диапазон дат, который выглядит,

2013-01-01 16:00:00 
2013-01-02 16:00:00 
2013-01-03 16:00:00 
2013-01-04 16:00:00 

Answer 1

Вы можете использовать normalize аргумент bdate_range (который по умолчанию True):

In [11]: dates = pnd.bdate_range(start=d, end=d+pnd.DateOffset(days=5), normalize=False) 

In [12]: for d1 in dates : 
      print d1 
2013-01-01 16:00:00 
2013-01-02 16:00:00 
2013-01-03 16:00:00 
2013-01-04 16:00:00 

Примечание: некоторые аналогичные функции имеют аналогичный аргумент base.

Answer 2

Вы можете сделать это с помощью date_range проще !:

import pandas as pnd 
d = '2013-01-01 16:00' 
dates = pnd.date_range(d, periods=5, freq='D') 

показать выход:

>>> for i in dates: print i 
... 
2013-01-01 16:00:00 
2013-01-02 16:00:00 
2013-01-03 16:00:00 
2013-01-04 16:00:00 
2013-01-05 16:00:00 

Как Энди отметил, что вы можете сделать это с помощью bdate_range, но я предпочитаю этот метод из-за его простоты и удобочитаемости