Python | Pandas TimedeltaIndex.slice_indexer

Pandas TimedeltaIndex.slice_indexer可以返回一段时间序列切片的位置indexer，以便进行更有效的时间序列切片操作。本文将为你介绍这个函数的基本用法和写法，并提供一些示例代码。

语法

TimedeltaIndex.slice_indexer(start=None, end=None, step=None)

参数

• start：要切片的开始时间戳。默认为None。
• end：要切片的结束时间戳。默认为None。
• step：切片步长。默认为None。

返回值

返回TimedeltaIndex上切片的位置索引。如果start和end在该TimedeltaIndex的范围之外，则返回一个空的索引器。如果start和/或end的值是碾压时间（即使用'Roll' offset），则函数将自动将它们传递给对应TimedeltaIndex的freq进行转换。

用法示例

下面是一个示例代码，演示如何使用TimedeltaIndex.slice_indexer对时间序列进行切片操作：

import pandas as pd

# 创建时间戳序列
time = pd.TimedeltaIndex(['0 days', '2 days', '4 days', '6 days'])

# 将时间戳序列转换为datetime对象
time = pd.to_datetime(time, origin=pd.Timestamp('2022-01-01'))

# 生成一个时间序列，以7天为步长
ts = pd.Series(range(len(time)), index=time)

# 打印原始序列
print(ts)

# 使用.slice_indexer()函数进行切片
slicer = ts.index.slice_indexer(start='2022-01-02', end='2022-01-05')

# 打印切片结果
print(ts[slicer])

输出结果如下所示：

2022-01-01    0
2022-01-03    1
2022-01-05    2
2022-01-07    3
dtype: int64
2022-01-03    1
2022-01-05    2
dtype: int64

上面的代码首先创建了一个时间戳序列，并将其转换为datetime对象。然后，它使用该序列创建了一个时间序列，并使用七天作为步长。最后，它使用TimedeltaIndex.slice_indexer函数进行切片操作，并输出结果。