Question

我想计算DateTimeIndex

中时间之间的时差

import pandas as pd
p = pd.DatetimeIndex(['1985-11-14', '1985-11-28', '1985-12-14', '1985-12-28'], dtype='datetime64[ns]')

我可以计算两次的时差：

p[1] - p[0]

给出

Timedelta('14 days 00:00:00')

但是p [1：] - p [： - 1]不起作用并给出

DatetimeIndex(['1985-12-28'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

以及未来警告：

FutureWarning: using '-' to provide set differences with datetimelike Indexes is deprecated, use .difference()

如何考虑如何（轻松）计算DateTimeIndex中值之间的时差？为什么它适用于1个值，但不适用于整个DateTimeIndex？

Answer 1

使用to_series()将DatetimeIndex转换为Series，然后调用diff来计算行间差异：

In [5]:
p.to_series().diff()

Out[5]:
1985-11-14       NaT
1985-11-28   14 days
1985-12-14   16 days
1985-12-28   14 days
dtype: timedelta64[ns]

至于失败的原因，这里的-运算符正在尝试执行不同索引范围的集合差异或交集，您试图从另一个范围中减去一个范围的值diff 1}}确实。

当你执行p[1] - p[0] -正在执行标量减法时，但当你对索引执行此操作时，它会认为您正在执行设置操作

Answer 2

-运算符正在运行，它只是没有按预期执行。在第二种情况下，它的作用是给出两个日期时间索引的差异，即p[1:]但不在p[:-1]中的值

可能有更好的解决方案，但它可以有效地执行操作元素：

[e - k for e,k in zip(p[1:], p[:-1])]

Answer 3

我使用None来填充第一个差异值，但我确定您可以弄清楚如何处理这种情况。

>>> [None] + [p[n] - p[n-1] for n in range(1, len(p))]
[None,
 Timedelta('14 days 00:00:00'),
 Timedelta('16 days 00:00:00'),
 Timedelta('14 days 00:00:00')]

顺便说一下，只是为了得到一天的差异：

[None] + [(p[n] - p[n-1]).days for n in range(1, len(p))]
[None, 14, 16, 14]

计算DateTimeIndex的时差

3 个答案: