自定义持续时间的熊猫时期

Question

阅读pandas Period对象的文档会使我困惑，是否有可能创建自定义的Period。习惯上，我的意思是一个不遵循特定频率的dtype周期，但是其中的每个周期PeriodIndex代表手动定义的开始时间戳和结束时间戳。

为了显示：

假设我有n个时间间隔t，其中每个间隔的开始和结束都是来自离散均匀分布随机变量的样本，且其约束为begin <end。

结果看起来像这样：

[(ts_start0, ts_end0), (ts_start1, ts_end1), (ts_start2, ts_end2))]

有没有办法用熊猫Period或类似的东西来编码这样的“随机”间隔/时间/周期？

Answer 1

我认为您可以使用IntervalIndex：

In [18]: pd.IntervalIndex([pd.Interval(1,3), pd.Interval(4, 11), pd.Interval(13, 28)])
Out[18]:
IntervalIndex([(1, 3], (4, 11], (13, 28]]
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')

使用时间戳：

In [25]: pd.IntervalIndex([
    ...:   pd.Interval(pd.to_datetime('2018-01-01'), pd.to_datetime('2018-01-13')),
    ...:   pd.Interval(pd.to_datetime('2018-03-08'), pd.to_datetime('2018-04-29')),
    ...:   pd.Interval(pd.to_datetime('2018-05-03'), pd.to_datetime('2018-07-22'))
    ...: ])
    ...:
Out[25]:
IntervalIndex([(2018-01-01, 2018-01-13], (2018-03-08, 2018-04-29], (2018-05-03, 2018-07-22]]
              closed='right',
              dtype='interval[datetime64[ns]]')

更新：我们可以使用pd.IntervalIndex.from_tuples()构造函数：

In [16]: pd.IntervalIndex.from_tuples([(1,3), (4, 11), (13, 28)], closed='right')
Out[16]:
IntervalIndex([(1, 3], (4, 11], (13, 28]]
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')