Question

检查pandas DateTimeIndex是否完全是另一个的子集的最快方法是什么？

我正在考虑将两个索引的交集与较小的索引进行比较：首先是长度，然后是内容。

Answer 1

这样的事情可以做到：

index_1 = pd.date_range('1/1/2016', periods=100, freq='H')
index_2 = pd.date_range('1/3/2016', periods=15, freq='H')
set(index_2).issubset(index_1)

或：

set(index_1).issuperset(index_2)

Answer 2

valtuarte's answer的替代方法是使用内置的DatetimeIndex.intersection方法：

import pandas as pd
import numpy as np
one = pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')
two = pd.date_range('1/2/2011', periods=12, freq='H')

# either...
np.all(one.intersection(two) == two)

# ...or
one.intersection(two).equals(two)

对于大型指数，此解决方案明显更快（下面的测试是720k和120k周期）：

In [10]: %timeit set(one).issuperset(two)
1 loops, best of 3: 992 ms per loop

In [11]: %timeit np.all(one.intersection(two) == two)
100 loops, best of 3: 8.8 ms per loop

In [12]: %timeit one.intersection(two).equals(two)
100 loops, best of 3: 8.77 ms per loop

编辑添加了替代（略快）的方式来比较Index平等。

另一个datetimeindex子集？

2 个答案: