生成随机数据在数据科学领域非常重要。从构建神经网络预测、股市数据等来看，通常都会将日期作为参数之一。我们可能需要在两个日期之间生成随机数以进行统计分析。本文将展示如何生成两个给定日期之间的 k 个随机日期
使用随机和日期时间模块
日期时间是Python内置的处理时间的库。另一方面，随机模块有助于生成随机数。因此，我们可以结合随机和日期时间模块来生成两个日期之间的随机日期。
语法
random.randint(start, end, k)
这里的random指的是Python随机库。 randint 方法采用三个重要的开始、结束和 k（元素数量）。开始和结束指定了我们生成随机数所需的数字范围。 k定义了我们需要生成的数字的数量
示例
在下面的示例中，我们创建了一个名为generate_random_dates 的函数，它将开始日期、结束日期和要生成的随机日期的数量作为参数。对于 k 个随机数，使用 random 模块。我们将此数字添加到开始日期，但在结束日期范围内。
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import random
from datetime import timedelta, datetime
def generate_random_dates(start_date, end_date, k):
random_dates = []
date_range = end_date - start_date
for _ in range(k):
random_days = random.randint(0, date_range.days)
random_date = start_date + timedelta(days=random_days)
random_dates.append(random_date)
return random_dates
start_date = datetime(2023, 5, 25)
end_date = datetime(2023, 5, 31)
random_dates = generate_random_dates(start_date, end_date, 5)
print("The random dates generated are:")
for index, date in enumerate(random_dates):
print(f"{index+1}. {date.strftime('%Y-%m-%d')}")
输出
The random dates generated are: 1. 2023-05-27 2. 2023-05-26 3. 2023-05-27 4. 2023-05-25 5. 2023-05-29
使用日期时间和哈希方法
Python 中的哈希函数会生成一个固定长度的字符串字符，称为哈希值。我们可以使用哈希函数来引入随机性。哈希函数根据其输入生成看似随机的值。通过对 date_range 应用模运算，生成的哈希值被限制为所需日期范围内的一系列可能值。
语法
hash(str()) %
根据某些底层架构，哈希函数可以获取字符串并返回哈希值。 % 是模运算符，用于计算值的余数。这可确保结果始终至少在所需的范围内。
示例
在下面的代码中，我们迭代了 k 次。我们使用哈希函数来生成字符串的哈希值。接下来，我们对日期范围进行模块操作，以确保数据位于特定的开始和结束日期内。我们将生成的随机日期附加到名为 random_dates 的列表
from datetime import timedelta, datetime
def generate_random_dates(start_date, end_date, k):
random_dates = []
date_range = (end_date - start_date).days + 1
for _ in range(k):
random_days = hash(str(_)) % date_range
random_date = start_date + timedelta(days=random_days)
random_dates.append(random_date)
return random_dates
# Example usage
start_date = datetime(2023, 5, 25)
end_date = datetime(2023, 5, 31)
random_dates = generate_random_dates(start_date, end_date, 5)
print("The random dates generated are:")
for index, date in enumerate(random_dates):
print(f"{index+1}. {date.strftime('%Y-%m-%d')}")
输出
The random dates generated are: 1. 2023-05-28 2. 2023-05-28 3. 2023-05-25 4. 2023-05-27 5. 2023-05-28
使用 NumPy 和 Pandas 库
Numpy 和 Pandas 是用于数学计算和数据分析的流行 Python 库。 NumPy 库有一个随机方法，我们可以用它来生成随机数。另一方面，我们可以使用 Pandas 库来生成日期范围。
语法
numpy.random.randint(start, end , size=, dtype=, other parameters.....)
随机数是 NumPy 库的一个模块。 randint 方法将开始和结束作为所需参数。它定义了我们查找随机数所需的数字范围。 size 定义输出数组的大小，dtype 表示元素的数据类型。
示例
在下面的代码中，我们创建了一个名为generate_random_dates的函数，它将开始日期、结束日期和天数作为参数，并以列表的形式返回一系列随机日期。我们使用 Pandas 库来初始化日期，并使用 Numpy 库来生成数字。
import numpy as np
import pandas as pd
def generate_random_dates(start_date, end_date, k):
date_range = (end_date - start_date).days + 1
random_days = np.random.randint(date_range, size=k)
random_dates = pd.to_datetime(start_date) + pd.to_timedelta(random_days, unit='d')
return random_dates
start_date = datetime(2021, 5, 25)
end_date = datetime(2021, 5, 31)
print("The random dates generated are:")
random_dates = generate_random_dates(start_date, end_date, 5)
for index,date in enumerate(random_dates):
print(f"{index+1}. {date.strftime('%Y-%m-%d')}")
输出
The random dates generated are: 1. 2021-05-26 2. 2021-05-27 3. 2021-05-27 4. 2021-05-25 5. 2021-05-27
使用随机和箭头库
Arrow 是一个 Python 库。这提供了一种更好、更优化的方式来处理日期和时间。我们可以使用箭头的 get 方法来获取日期格式的时间，并使用随机库来随机获取开始日期和结束日期之间的 k 个数字。
语法
arrow.get(date_string, format=, tzinfo=
箭头代表Python的arrow模块。 date_string 表示我们需要解析的日期和时间字符串。然而，它应该采用箭头模块可以识别的格式。 format 定义 date_string 的格式。 tzinfo 提供时区信息。
示例
我们在下面的代码中使用了箭头方法来生成随机日期。我们定义了一个名为generate_random_dates的自定义函数。我们在函数内迭代了 k 次。我们对每次迭代使用统一方法来生成随机日期。我们将日期转移到随机日期，以便随机日期落在该范围内。我们将日期附加到 random_dates 列表并返回值。
import random
import arrow
def generate_random_dates(start_date, end_date, k):
random_dates = []
date_range = (end_date - start_date).days
for _ in range(k):
random_days = random.uniform(0, date_range)
random_date = start_date.shift(days=random_days)
random_dates.append(random_date)
return random_dates
start_date = arrow.get('2023-01-01')
end_date = arrow.get('2023-12-31')
random_dates = generate_random_dates(start_date, end_date, 7)
print("The random dates generated are:")
for index,date in enumerate(random_dates):
print(f"{index+1}. {date.strftime('%Y-%m-%d')}")
输出
The random dates generated are: 1. 2023-02-05 2. 2023-10-17 3. 2023-10-08 4. 2023-04-18 5. 2023-04-02 6. 2023-08-22 7. 2023-01-01
结论
在本文中，我们讨论了如何使用不同的 Python 库生成给定两个日期之间的随机日期。在不使用任何内置库的情况下生成随机日期是一项乏味的任务。因此，建议使用库和方法来执行该任务。我们可以使用日期时间、Numpy pandas 等来生成随机日期。这些代码不是方法等。
