今天遇到一个Pandas索引生成的问题，需要根据股票日频数据生成1分钟间隔的index，想了3个方法来生成：
方法1: 如果有1分钟bar数据的话可以直接读取数据获取index值，可惜没有哈
方法2: pandas.date_range，这个方法可以生成一个时间序列，设置参数freq=‘1min’ ，但是这样生成的结果包含了非交易时间段的数据，运行试了下速度也比较慢。
方法3: 两个list循环，第一个list是日期数据，第二个list是交易时间段的1分钟间隔数据，这个办法虽然笨点但是运行速度还挺快的，具体方法如下：
import itertools
import tushare as ts
import pandas as pd
pro = ts.pro_api()
df = ts.pro_bar(ts_code='000001.SZ', adj='hfq', start_date='20200101', end_date='20201209')
df.index = pd.to_datetime(df['trade_date'])
df.sort_index(inplace=True)
times = [d.strftime('%H:%M:%S') for d in
pd.date_range('09:30:00', '11:30:00', closed='right', freq=('{}min'.format(1)))] + [
d.strftime('%H:%M:%S') if d.strftime('%H:%M:%S') != '13:00:00' else '11:30:00' for d in
pd.date_range('13:00:00', '15:00:00', closed='right', freq=('{}min'.format(1)))]
tmp = [str(item[0])[:10] + ' ' + item[1] for item in itertools.product(list(df.index), times)]
min1_index = pd.to_datetime(tmp)
print(min1_index)
输出结果如下：
DatetimeIndex(['2020-01-02 09:31:00', '2020-01-02 09:32:00',
'2020-01-02 09:33:00', '2020-01-02 09:34:00',
'2020-01-02 09:35:00', '2020-01-02 09:36:00',
'2020-01-02 09:37:00', '2020-01-02 09:38:00',
'2020-01-02 09:39:00', '2020-01-02 09:40:00',
...
'2020-12-09 14:51:00', '2020-12-09 14:52:00',
'2020-12-09 14:53:00', '2020-12-09 14:54:00',
'2020-12-09 14:55:00', '2020-12-09 14:56:00',
'2020-12-09 14:57:00', '2020-12-09 14:58:00',
'2020-12-09 14:59:00', '2020-12-09 15:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', length=54480, freq=None)
