Question

我有一个pandas.DatetimeIndex，间隔为['2018-01-01', '2018-01-04')（包括开始，不包括结束）和freq=1D：

>>> index = pd.DatetimeIndex(start='2018-01-01',
                             end='2018-01-04',
                             freq='1D',
                             closed='left')
DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03'],
              dtype='datetime64[ns]',
              freq='D')

如何再次获得正确的end='2018-01-04'打开属性？对于带有时间戳范围的数据库查询，我需要它。

没有index.end
index[-1]返回'2018-01-03'
index[-1] + index.freq在这种情况下有效，但对于freq='2D'是错误的

Answer 1

之所以没有办法，是因为在构造对象之后，这些信息会丢失。在创建时，间隔将展开为结果序列：

pandas/core/indexes/datetimes.py：

class DatetimeIndex(<...>):

    <...>

    @classmethod
    def _generate(cls, start, end, periods, name, freq,
                  tz=None, normalize=False, ambiguous='raise', closed=None):
        <...>

                index = tools.to_datetime(np.linspace(start.value,
                                                      end.value, periods),
                                          utc=True)
                <...>

        if not left_closed and len(index) and index[0] == start:
            index = index[1:]
        if not right_closed and len(index) and index[-1] == end:
            index = index[:-1]
        index = cls._simple_new(index, name=name, freq=freq, tz=tz)
        return index

closed信息也不会保存在任何地方，因此您甚至无法从头/尾进行推断。

您可以继承DatetimeIndex并保存此信息。请注意，it's an immutable type, so you need to override __new__ instead of __init__：

import inspect, collections
class SiDatetimeIndex(pd.DatetimeIndex):

    _Interval = collections.namedtuple('Interval',
            ('start','end','freq','closed'))
    #add 'interval' to dir(): DatetimeIndex inherits pandas.core.accessor.DirNamesMixin
    _accessors = pd.DatetimeIndex._accessors | frozenset(('interval',))

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        base_new = super(SiDatetimeIndex,cls).__new__
        callargs = inspect.getcallargs(base_new,cls,*args,**kwargs)
        result = base_new(**callargs)
        result.interval = cls._Interval._make(callargs[a] for a in cls._Interval._fields)
        return result


In [31]: index = SiDatetimeIndex(start='2018-01-01',
...:                              end='2018-01-04',
...:                              freq='1D',
...:                              closed='left')

In [38]: index.interval
Out[38]: Interval(start='2018-01-01', end='2018-01-04', freq='1D', closed='left')

尽管所有pandas方法（包括您的类中的继承方法）现在都不会神奇地开始创建您的重写类。为此，您需要在这些方法使用的已加载pandas模块中替换对基类的实时引用。另外，您可以只替换原始文档的__new__，而无需替换引用。

Answer 2

类似的东西可以为您工作吗？

index = pd.DatetimeIndex(start='2018-01-01', end='2018-01-04',  freq='1D', closed='left')

def get_end(index, freq):
    if freq == '1D':
        return(index.max()+1)

get_end(index, '1D')

您可以为1D / 2D / 1M编写逻辑。此外，使用Freq参数将dateIndex的列名设置为后缀/前缀'purchase_date_1D'，如果您甚至不想将其作为单独的输入，则将其解析。

pandas.DatetimeIndex可以记住它是否关闭吗？

2 个答案: