日付の連番を文字列で必要になったので、Pythonで生成する方法を二つメモしておきます。
一つ目は、 標準ライブラリである datetime を使うものです。
開始日を生成して、必要な日数だけtimedeltaで差分を加算したものをリスト化したら得られます。
生成したリストはdatetime.datetime型なので、strftimeで文字列に変換して完成です。
from datetime import datetime, timedelta
# 日付のリスト生成()
date_list = [datetime(2020, 1, 25) + timedelta(days=i) for i in range(10)]
# 文字列に変換
date_str_list = [d.strftime("%Y-%m-%d") for d in date_list]
print(date_str_list)
"""
['2020-01-25', '2020-01-26', '2020-01-27', '2020-01-28',
'2020-01-29', '2020-01-30', '2020-01-31',
'2020-02-01', '2020-02-02', '2020-02-03']
"""
もう一つはpandasのdate_range関数を使います。
いくつかみて回った限りではこちらの方が人気のようです。
生成されるのが、DatetimeIndex なので、DataFrameのIndexで使いたい場合はこちらの方が便利なのだと思います。
また、生成するデータの頻度を指定するオプションが異常なほど充実しています。
参考: Time series / date functionality
とりあえず、同じデータを生成してみます。
import pandas as pd
date_index = pd.date_range("2020-01-25", periods=10, freq="D")
print(date_index)
"""
DatetimeIndex(['2020-01-25', '2020-01-26', '2020-01-27', '2020-01-28',
'2020-01-29', '2020-01-30', '2020-01-31', '2020-02-01',
'2020-02-02', '2020-02-03'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
"""
# 配列に変換して必要な文字列に加工
date_ary = date_index.to_series().dt.strftime("%Y-%m-%d")
print(date_ary.values)
"""
['2020-01-25' '2020-01-26' '2020-01-27' '2020-01-28' '2020-01-29'
'2020-01-30' '2020-01-31' '2020-02-01' '2020-02-02' '2020-02-03']
"""
これだけだと、ちょっと手間が余計にかかっていて、2つ目の方法にメリットがないように見えますが、
date_rangeは指定できる引数の種類が多く、場合によってはかなり柔軟に対応できます。
たとえば、開始日時と件数の代わりに、開始日時と終了日時で指定したり、終了日時とデータ件数で指定できます。
次の3行は全て同じ結果を返します。
pd.date_range("2020-01-25", periods=10, freq="D")
pd.date_range(start="2020-01-25", end="2020-02-03", freq="D")
pd.date_range(end="2020-02-03", periods=10, freq="D")
また、時間単位や月単位、月単位といった頻度もfreqで指定できますが、
平日のみとか、毎月の15日と月末日など、datetimeで実装するには少し面倒なものも手軽に作れます。
再掲ですが、こちらのリファレンスを見ると色々あって面白いです。
Time series / date functionality