pandas中如何重复DatetimeIndex以生成多次重复的日期范围

方法1：使用numpy.tile（最简洁） #

np.tile会将整个序列作为整体重复，完全匹配你的需求，实现代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成原始日期序列
rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=3, freq='W')
# 重复整个序列3次
repeated_rng = np.tile(rng, 3)
# 如果需要保留DatetimeIndex类型，可额外做类型转换
repeated_rng = pd.DatetimeIndex(repeated_rng)

直接遍历打印repeated_rng即可得到你预期的输出结果。

方法2：使用pandas.concat（纯pandas实现） #

如果你不想引入numpy依赖，也可以调整concat的参数实现：

# 将日期序列转为Series后按行拼接，ignore_index用来重置连续索引
repeated_rng = pd.concat([pd.Series(rng)] * 3, ignore_index=True)

原有方法问题说明 #

• 你使用pd.concat([rng] * 3, axis=1)失效的原因：axis=1是按列横向拼接，且pd.concat的操作对象需要是Series或DataFrame类型，直接传入DatetimeIndex不会得到纵向拼接的结果。
• 你使用np.repeat(rng,3)不符合需求的原因：np.repeat是对序列中的每个元素单独重复指定次数，最终会得到每个日期连续出现3次的结果，和整体重复序列的逻辑不符。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jonathan Hay