Python Pandas入門：date_range()で範囲内の日付を生成する方法

PythonのPandasライブラリでは、date_range()メソッドを使うことで、指定した範囲内の日付を簡単に生成できます。時系列データの分析や前処理において非常に便利な機能です。

pandasのインポート

まず、必要なpandasライブラリをエイリアス（別名）付きでインポートします。慣例として「pd」という別名が広く使われています。

import pandas as pd

date_range()で日付範囲を生成する

次に、生成したい日付の開始日を指定します。ここでは例として、2021年6月1日から始まり、期間は60日間とします。periods=60を指定することで、開始日から60日分の日付が自動的に生成されます。

dates = pd.date_range('6/1/2021', periods=60)

コード例全体

以下が完全なサンプルコードです。

import pandas as pd

# 範囲内の日付を生成
# 期間は60日（2021年6月1日からの60日間）
dates = pd.date_range('6/1/2021', periods=60)

print("範囲内の日付を表示...\n", dates)

実行結果

このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

範囲内の日付を表示...
    DatetimeIndex(['2021-06-01', '2021-06-02', '2021-06-03', '2021-06-04',
                   '2021-06-05', '2021-06-06', '2021-06-07', '2021-06-08',
                   '2021-06-09', '2021-06-10', '2021-06-11', '2021-06-12',
                   '2021-06-13', '2021-06-14', '2021-06-15', '2021-06-16',
                   '2021-06-17', '2021-06-18', '2021-06-19', '2021-06-20',
                   '2021-06-21', '2021-06-22', '2021-06-23', '2021-06-24',
                   '2021-06-25', '2021-06-26', '2021-06-27', '2021-06-28',
                   '2021-06-29', '2021-06-30', '2021-07-01', '2021-07-02',
                   '2021-07-03', '2021-07-04', '2021-07-05', '2021-07-06',
                   '2021-07-07', '2021-07-08', '2021-07-09', '2021-07-10',
                   '2021-07-11', '2021-07-12', '2021-07-13', '2021-07-14',
                   '2021-07-15', '2021-07-16', '2021-07-17', '2021-07-18',
                   '2021-07-19', '2021-07-20', '2021-07-21', '2021-07-22',
                   '2021-07-23', '2021-07-24', '2021-07-25', '2021-07-26',
                   '2021-07-27', '2021-07-28', '2021-07-29', '2021-07-30'],
                  dtype='datetime64[ns]', freq='D')

ポイント解説

• DatetimeIndex： date_range()の戻り値はDatetimeIndex型で、DataFrameやSeriesのインデックスとしてそのまま利用できます。
• freq='D'： 出力末尾にあるfreq='D'は、日ごとの頻度（Daily）で日付が生成されていることを示しています。引数にfreq='M'（月ごと）やfreq='H'（時間ごと）などを指定すれば、さまざまな周期で日付や時刻を生成することも可能です。
• start・end引数： periodsの代わりにend='2021/7/30'のように終了日を指定して範囲を定義することもできます。

このように、pd.date_range()を使えば、開始日と期間を指定するだけで連続した日付データを一瞬で作成でき、時系列分析の基盤として活用できます。