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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

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)

和未来的警告:

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

有关如何(轻松)计算DateTimeIndex中值之间的时差的任何想法？为什么它适用于1个值,但不适用于整个DateTimeIndex？

我得到一个SettingWithCopyWarning以获取以下代码:

rain = DataFrame({'data':['1','2','3','4'],
                  'value':[1,-1,1,1]})
rain.value[rain.value < 0] = 0

虽然我没有收到警告

rain = DataFrame({'data':[1,2,3,4],
              'value':[1,-1,1,1]})
rain.value[rain.value < 0] = 0

唯一的区别是'data'列是第一个DataFrame中的字符串,第二个DataFrame中是数字.难道我做错了什么？是否有不同的(首选？)方式来做到这一点？该警告不应该始终如一地应用吗？

例如\alpha，在 Jupyter Notebooks 中，您可以键入并点击 Tab 键并将\alpha更改变为 ?。这是一个非常酷的功能。不幸的是，它在 jupyter-lab 编辑器中不起作用。有什么理由不工作吗？还是我需要在某处设置首选项？

什么时候numpy停止接受浮动作为索引.使用float作为索引时出现错误,即使我使用它也是如此

x = np.arange(10)
i = 10 / 2
print(x[i])

我知道这已被弃用,但无法找回哪个版本开始抛出错误.我有很多学生提交的编程练习解决方案适用于他们,而不适合我.所以他们的版本太旧了,但我想知道他们需要升级到什么版本(我知道最新版本).什么时候numpy实现了这个改变？