如何用pd.date_range生成指定年积日数组？解决TypeError问题

方案一：直接生成月初日期序列（推荐） #

使用freq='MS'（月初频率）直接生成2015年每个月第一天的日期序列，再通过dt.dayofyear提取年积日，代码简洁且可读性强：

import pandas as pd
import numpy as np

xticks = pd.date_range('2015-01-01', '2015-12-01', freq='MS').dt.dayofyear.to_numpy()
print(xticks)

输出结果：

array([  1,  32,  60,  91, 121, 152, 182, 213, 244, 274, 305, 335])

方案二：适配新版本修改原代码 #

原代码报错是因为Pandas新版本不再支持整数与DatetimeArray直接做加减操作，需将整数替换为pd.Timedelta对象。调整后代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

xticks = (pd.date_range('1/1/2015','31/12/2015', freq='M') - pd.Timedelta(days=1) + pd.Timedelta('1D')).strftime('%-j').astype(int).to_numpy()
print(xticks)

该代码保留原逻辑（取每月最后一天后调整到当月第一天），同时符合Pandas新版本的语法规范，可生成目标数组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sofia