差异pandas.DateTimeIndex没有频率 - python

不规则的时间序列data存储在pandas.DataFrame中。设置了DatetimeIndex。我需要索引中连续条目之间的时间差。

我以为会很简单

data.index.diff()

但是得到了

AttributeError: 'DatetimeIndex' object has no attribute 'diff'

我试过了

data.index - data.index.shift(1)

但是得到了

ValueError: Cannot shift with no freq

在执行此操作之前,我不想首先推断或强制执行频率。时间序列中有很大的差距,这些差距会扩大到nan的大范围运行。关键是要首先找到这些差距。

那么,什么是做这种看似简单的操作的干净方法呢?

参考方案

索引尚未实现diff功能。

但是,如果需要保留原始索引,可以先使用Series将索引转换为Index.to_series。如果需要默认索引,请使用不带索引参数的Series构造函数。

代码示例:

rng = pd.to_datetime(['2015-01-10','2015-01-12','2015-01-13'])
data = pd.DataFrame({'a': range(3)}, index=rng)  
print(data)
             a
 2015-01-10  0
 2015-01-12  1
 2015-01-13  2

a = data.index.to_series().diff()
print(a)

2015-01-10      NaT
2015-01-12   2 days
2015-01-13   1 days
dtype: timedelta64[ns]

a = pd.Series(data.index).diff()
print(a)
 0      NaT
 1   2 days
 2   1 days
dtype: timedelta64[ns]

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