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熊猫时期,自定义持续时间

period pandas python

meow · 技术社区 · 6 年前

阅读熊猫的文献 Period 对象使我对是否有可能创建自定义期间感到困惑。习惯上我指的是一个不遵循一定频率的周期 dtype 但是在一个 PeriodIndex 表示手动定义的开始时间戳和结束时间戳。

举例说明:

假设我有 n 时间间隔 T 其中,每个区间的开始和结束都是来自离散均匀分布随机变量的样本,其约束是 开始<结束 .

结果可能是这样的:

[(ts_start0, ts_end0), (ts_start1, ts_end1), (ts_start2, ts_end2))]

有没有办法对熊猫这样的“随机”间隔/时间/周期进行编码? 周期 或者类似的?

1 回复 | 直到 6 年前

MaxU - stand with Ukraine 6 年前

我想你可以用 IntervalIndex :

In [18]: pd.IntervalIndex([pd.Interval(1,3), pd.Interval(4, 11), pd.Interval(13, 28)])
Out[18]:
IntervalIndex([(1, 3], (4, 11], (13, 28]]
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')

使用时间戳:

In [25]: pd.IntervalIndex([
    ...:   pd.Interval(pd.to_datetime('2018-01-01'), pd.to_datetime('2018-01-13')),
    ...:   pd.Interval(pd.to_datetime('2018-03-08'), pd.to_datetime('2018-04-29')),
    ...:   pd.Interval(pd.to_datetime('2018-05-03'), pd.to_datetime('2018-07-22'))
    ...: ])
    ...:
Out[25]:
IntervalIndex([(2018-01-01, 2018-01-13], (2018-03-08, 2018-04-29], (2018-05-03, 2018-07-22]]
              closed='right',
              dtype='interval[datetime64[ns]]')

更新: 我们可以使用 pd.IntervalIndex.from_tuples() 构造函数:

In [16]: pd.IntervalIndex.from_tuples([(1,3), (4, 11), (13, 28)], closed='right')
Out[16]:
IntervalIndex([(1, 3], (4, 11], (13, 28]]
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')

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