我正在使用pytrends库提取Google趋势，但出现以下错误：
不再支持使用时间戳对整数和整数数组进行加/减。不用添加/减去
n，而是使用n * obj.freq
timeframes = []
datelist = pd.date_range('2004-01-01','2018-01-01',freq="AS")
date = datelist[0]
while date <= datelist[len(datelist)-1]:
start_date = date.strftime("%Y-%m-%d")
end_date = (date+4).strftime("%Y-%m-%d")
timeframes.append(start_date+' '+end_date)
date = date+3
您可能不总结日期和数字，例如date+4，因为谁知道4h，4d，4m，...是哪个单位？
您可以使用datetime.timedelta，如果您的意思是days
end_date = (date+timedelta(days=4)).strftime("%Y-%m-%d")
# ...
date = date+timedelta(days=3)
既然您已经使用过熊猫，为什么还要麻烦进口其他东西呢？您可以这样做：
import pandas as pd # your code
date = pd.date_range('2004-01-01','2018-01-01',freq="AS") # your code
freq = 'D' # 'H' for hours,etc.
date = date + pd.Timedelta(3,unit=freq) # Perform the action
print(date)
输出（与azro的答案相同）：
DatetimeIndex(['2004-01-04','2005-01-04','2006-01-04','2007-01-04','2008-01-04','2009-01-04','2010-01-04','2011-01-04','2012-01-04','2013-01-04','2014-01-04','2015-01-04','2016-01-04','2017-01-04','2018-01-04'],dtype='datetime64[ns]',freq=None)
使用此方法的另一个原因是，您可能会遇到以下情况：将动态内容添加到日期中（例如，在方法内部），并且将单位作为参数传递。
如果您使用的是timedelta(days=3)，则只能更改几天（小时，分钟等），而不能更改其他任何内容！