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In [1]:



    


import pandas as pd



    











In [2]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='M'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-31', '2018-02-28', '2018-03-31', '2018-04-30',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='M')

















In [3]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='MS'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-02-01', '2018-03-01', '2018-04-01',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='MS')

















In [4]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='BMS'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-02-01', '2018-03-01', '2018-04-02',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='BMS')

















In [5]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='SM'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-15', '2018-01-31', '2018-02-15', '2018-02-28',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='SM-15')

















In [6]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='SMS'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-15', '2018-02-01', '2018-02-15',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='SMS-15')

















In [7]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='W'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-07', '2018-01-14', '2018-01-21', '2018-01-28',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='W-SUN')

















In [8]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='W-WED'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-03', '2018-01-10', '2018-01-17', '2018-01-24',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='W-WED')

















In [9]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='QS'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-04-01', '2018-07-01', '2018-10-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='QS-JAN')

















In [10]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='QS-FEB'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-02-01', '2018-05-01', '2018-08-01', '2018-11-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='QS-FEB')

















In [11]:



    


print(pd.date_range('2015-01-01', '2018-12-31', freq='A'))



    


















    






DatetimeIndex(['2015-12-31', '2016-12-31', '2017-12-31', '2018-12-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='A-DEC')

















In [12]:



    


print(pd.date_range('2015-01-01', '2018-12-31', freq='A-JUL'))



    


















    






DatetimeIndex(['2015-07-31', '2016-07-31', '2017-07-31', '2018-07-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='A-JUL')

















In [13]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='WOM-4FRI'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-26', '2018-02-23', '2018-03-23', '2018-04-27',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='WOM-4FRI')

















In [14]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='WOM-2MON'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-08', '2018-02-12', '2018-03-12', '2018-04-09',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='WOM-2MON')

















In [15]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-02', freq='H'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-01 01:00:00',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='H')

















In [16]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='100D'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-04-11', '2018-07-20', '2018-10-28'], dtype='datetime64[ns]', freq='100D')

















In [17]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='100B'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-05-21', '2018-10-08'], dtype='datetime64[ns]', freq='100B')

















In [18]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='10W'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-07', '2018-03-18', '2018-05-27', '2018-08-05',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='10W-SUN')

















In [19]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='10W-WED'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-03', '2018-03-14', '2018-05-23', '2018-08-01',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='10W-WED')

















In [20]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='2M'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-31', '2018-03-31', '2018-05-31', '2018-07-31',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='2M')

















In [21]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-02', freq='90T'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-01 01:30:00',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='90T')

















In [22]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-10', freq='36H'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-02 12:00:00',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='36H')

















In [23]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-10', freq='1D12H'))



    


















    






DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-02 12:00:00',
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              dtype='datetime64[ns]', freq='36H')

















In [24]:



    


print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-2', freq='30min30S100ms100us'))



    


















    






DatetimeIndex([       '2018-01-01 00:00:00', '2018-01-01 00:30:30.100100',
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