从时间提取时间限制吗？
你这个问题好，我正好最近研究了下这个问题，写了一个小demo程序，利用Python的pandas库来完成你的需求（这个库是python做数据分析用的，里面有函数可以直接进行时间段处理） 。
首先引入pandas库，然后导入数据，这里我用百度最近一周的搜索数据来做测试（来自百度分析师），数据量不大所以直接全量导入，如果要大规模的数据，可以分条导入。
data=pd.read_csv('C：/Users/Administrator/Desktop/百度关键词热搜榜（关键字）.csv'，encoding='utf-8')
之后就是重点了，需要新建一个时间序列，pandas中有专门用来做时间序列的Series对象，我们新建一个系列，名字叫做time，类型为datetime64[ns]，即时间序列对象，然后给这个序列赋值就行了。
time_series=pd.Series(data=['2015-04-07'，'2015-04-08'，'2015-04-10'， '2015-04-13'，'2015-04-20']，dtype=‘datetime64[ns]’)
接下来就简单了，只需要使用panda中的shift方法就可以了，这个方法的作用是把时间序列中每个元素向后移动一个位置（也就是把今天的元素变成昨天的，把昨天的变成前天的，以此类推），我们只要新建一个列，把新的时间序列放在后面，然后用shift方法把每一个元素都移一位即可。
新列的时间格式按照自己的需求来设定。
最后经过简单的计算和整理，我们就可以得到自己所需的结果了。