def perfiles_consumo_en_intervalo(t0, tf):
t_ini = pd.Timestamp(t0)<EOL>t_fin = pd.Timestamp(tf)<EOL>assert (t_fin > t_ini)<EOL>marca_fin = '<STR_LIT>'.format(t_fin)<EOL>marca_ini = '<STR_LIT>'.format(t_ini)<EOL>if marca_ini == marca_fin:<EOL><INDENT>perfiles = get_data_perfiles_finales_mes(t_ini)<EOL><DEDENT>else:<EOL><INDENT>dates = pd.DatetimeIndex(start=t_ini.replace(day=<NUM_LIT:1>),<EOL>end=t_fin.replace(day=<NUM_LIT:1>), freq='<STR_LIT>')<EOL>perfiles = pd.concat([get_data_perfiles_finales_mes(t) for t in dates])<EOL><DEDENT>return perfiles.loc[t_ini:t_fin].iloc[:-<NUM_LIT:1>]<EOL>
Descarga de perfiles horarios para un intervalo dado
    Con objeto de calcular el precio medio ponderado de aplicación para dicho intervalo.
    :return: perfiles_intervalo
    :rtype: pd.Dataframe