Python | Pandas TimedeltaIndex.factorize

在 Pandas 中，可以使用 TimedeltaIndex 对象来存储时间跨度。TimedeltaIndex 是 Timedelta 对象的索引， Timedelta 对象用于表示时间跨度值（如秒，分钟、小时、天等）。

.factorize() 方法可用于将 TimedeltaIndex 对象中的唯一时间跨度值映射到整数值（从0开始）。这对于将 TimedeltaIndex 转换为数字数组以供机器学习和深度学习算法使用非常有用。

示例代码：

# 导入 Pandas 库
import pandas as pd

# 创建 TimedeltaIndex 对象
tdi = pd.TimedeltaIndex(['1 days', '2 days', '3 days', '4 days', '5 days'])

# 使用 .factorize() 方法映射时间跨度到整数值
factorized_tdi = tdi.factorize()

# 打印映射后的值
print(factorized_tdi)

输出：

(array([0, 1, 2, 3, 4]), TimedeltaIndex(['1 days', '2 days', '3 days', '4 days', '5 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None))

输出结果是一个包含两个元素的元组，第一个元素是包含映射值的数组，第二个元素是原始时间跨度值的 TimedeltaIndex。在此示例中，所有值都被映射到数组中的唯一整数值，因此第一个元素是 0,1,2,3,4 的一维数组。

此外，如果 TimedeltaIndex 包含重复值，则 .factorize() 方法将只返回唯一的值的映射。

注意：TimedeltaIndex 对象的 .factorize() 方法仅适用于 Pandas 版本 1.3.0 以上。

这是一个非常实用的功能，适用于在 Pandas 中处理时间跨度数据。 他将时间跨度值转换为整数数组，便于计算和机器学习算法的实施。如果您是一名数据科学家或 Python 开发人员，建议您使用Pandas 中的 TimedeltaIndex.factorize 方法处理时间跨度数据。