Python、Pandas、Numpy : Date_range: passing a np. timedelta 作为频率。争论

Question

我有一个格式为 numpy.timedelta(64) 的时间增量:value = numpy.timedelta64(30,'m')
(此处为 30 分钟)。

有没有办法将该值传递给 pandas date_range 的构造:pd.date_range(start_time, end_time, freq=value) ?

如果不是，如何转换该值以便在 date_range 中传递它？我尝试了 value.astype('str') 但它返回的 '0:30:00' 也不适合作为 pd.date_range 的参数。

Answer 1

您可以将其转换为 Timedelta 并将其传递给 freq。

>>> pd.date_range('20160101', '20170101', freq=pd.Timedelta(value)) 
DatetimeIndex(['2016-01-01 00:00:00', '2016-01-01 00:30:00',
               '2016-01-01 01:00:00', '2016-01-01 01:30:00',
               '2016-01-01 02:00:00', '2016-01-01 02:30:00',
               '2016-01-01 03:00:00', '2016-01-01 03:30:00',
               '2016-01-01 04:00:00', '2016-01-01 04:30:00',
               ...
               '2016-12-31 19:30:00', '2016-12-31 20:00:00',
               '2016-12-31 20:30:00', '2016-12-31 21:00:00',
               '2016-12-31 21:30:00', '2016-12-31 22:00:00',
               '2016-12-31 22:30:00', '2016-12-31 23:00:00',
               '2016-12-31 23:30:00', '2017-01-01 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', length=17569, freq='30T')

我认为旧版本的 pandas 不支持这个，但仍然可以使用频率字符串:

 pd.date_range('20160101', '20170101', freq='30min')