如何创建2016-01-01至昨日的日期-小时维度表？

嘿，这个需求我之前帮人处理过类似的，得看你平时用什么工具干活，不同场景下最优方法不一样，我给你唠几个最实用的方案：

如果是要在数据库（比如MySQL 8.0+、PostgreSQL）里生成这张表，那用递归CTE或者内置的序列生成函数绝对是最优解，不用额外工具，性能还靠谱，尤其是日期范围大的时候。

MySQL版本 #

WITH RECURSIVE date_range AS (
    SELECT '2016-01-01' AS date_val
    UNION ALL
    SELECT DATE_ADD(date_val, INTERVAL 1 DAY)
    FROM date_range
    WHERE date_val < CURDATE() - INTERVAL 1 DAY -- 取昨日日期
),
hours AS (
    SELECT 0 AS hour_val
    UNION ALL
    SELECT hour_val + 1
    FROM hours
    WHERE hour_val < 23
)
SELECT 
    DATE_FORMAT(date_val, '%d-%m-%Y') AS Date, -- 转成你要的dd-mm-yyyy格式
    hour_val AS Hour
FROM date_range
CROSS JOIN hours
ORDER BY Date, Hour;

PostgreSQL版本 #

PostgreSQL的日期序列生成更简洁，一行就搞定日期范围：

SELECT
    TO_CHAR(d.date_val, 'DD-MM-YYYY') AS Date,
    h.hour_val AS Hour
FROM
    generate_series('2016-01-01'::date, CURRENT_DATE - 1, '1 day') AS d(date_val),
    generate_series(0, 23) AS h(hour_val)
ORDER BY Date, Hour;

要是你需要生成后做数据分析，或者导出成CSV/Excel文件，那用Python的Pandas库是最省心的，几行代码就搞定所有细节：

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 定义起始日期和结束日期（昨日）
start_date = datetime(2016, 1, 1)
end_date = datetime.now() - timedelta(days=1)

# 直接生成每小时的时间序列
date_hour_seq = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='H')

# 转换成你要的两列表格
result_df = pd.DataFrame({
    'Date': date_hour_seq.strftime('%d-%m-%Y'),
    'Hour': date_hour_seq.hour
})

# 要是需要导出的话，直接运行下面这行
# result_df.to_csv('date_hour_table.csv', index=False)

这个方法的优势是灵活，生成的DataFrame可以直接用来做统计、可视化，完全不用手动处理日期和小时的对应关系。

要是你不想碰代码，纯用办公软件搞定，Excel的Power Query功能就能轻松实现，步骤也不复杂：

• 生成日期列：在A1单元格输入2016-01-01，然后按住单元格右下角的填充柄下拉，直到出现昨日的日期。
• 生成小时列：在B1到Y1单元格分别输入0到23，对应每个小时。
• 逆透视生成目标表：
  1. 选中A1到Y列最后一行的区域，点击「数据」选项卡 ->「从表格/区域」，进入Power Query编辑器。
  2. 选中B到Y列的所有小时列，点击「转换」选项卡 ->「逆透视列」。
  3. 删除自动生成的「属性」和「值」列里多余的内容，把「属性」列重命名为Hour，最后把日期列格式改成dd-mm-yyyy就搞定了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jess8766