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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