python - 在几天内获得 Pandas DatetimeIndex 系列差异的最佳方法？

Question

假设我有一系列 pandas.tseries.index.DatetimeIndex，基本上是 2016 年的工作日。是否有任何简单/优雅的方法可以找出系列天数的顺序差异？就像 .diff() 对整数或 float DataFrame 列所做的一样。

import pandas as pd
import numpy as np
ds = pd.date_range("2016-01-01","2016-12-31",freq='B')

# I was hoping for something like this:
ds.diff().days

# this gives me what I want, but it is ugly and unintuitive
np.diff(ds) / 86400000000000

我也考虑过 np.diff(ds.date) 但它给了我一个 datetime.timedelta 的 ndarray，我不知道如何将它转换成一个整数数组/系列而不一个 for 循环。

Answer 1

试试这个:

In [154]: ds.to_series().diff()
Out[154]:
2016-01-01      NaT
2016-01-04   3 days
2016-01-05   1 days
2016-01-06   1 days
2016-01-07   1 days
2016-01-08   1 days
2016-01-11   3 days
2016-01-12   1 days
2016-01-13   1 days
2016-01-14   1 days
2016-01-15   1 days
2016-01-18   3 days
2016-01-19   1 days
2016-01-20   1 days
2016-01-21   1 days
2016-01-22   1 days
2016-01-25   3 days
2016-01-26   1 days
2016-01-27   1 days
2016-01-28   1 days
2016-01-29   1 days
2016-02-01   3 days
2016-02-02   1 days
2016-02-03   1 days
2016-02-04   1 days
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