Python | Pandas TimedeltaIndex.inferred_type介绍

在 Pandas 中，时间增量是常见的数据类型之一。在时间序列分析中，TimedeltaIndex 是一个十分常用的类，用于在时间序列中表示一段时间的增量。TimedeltaIndex 的 inferred_type 函数是用于推断 TimedeltaIndex 增量类型的函数。

1. TimedeltaIndex

TimedeltaIndex 用于表示一段时间的增量 （duration），是一个由 Timedelta 对象构成的索引。可以使用 TimedeltaIndex 的构造函数来创建：

import pandas as pd

# 创建一段 Timedelta
td = pd.Timedelta('1 day')

# 使用 TimedeltaIndex 的构造函数来创建 TimedeltaIndex 对象
tdi = pd.TimedeltaIndex(['1 days', '2 days', '3 days'])

2. inferred_type

inferred_type 是 TimedeltaIndex 中的一个函数，用于推断 TimedeltaIndex 的增量类型。TimedeltaIndex 的增量类型包括 days、seconds、microseconds、nanoseconds，可以使用 inferred_type 函数来查看 TimedeltaIndex 的增量类型：

import pandas as pd

tdi1 = pd.TimedeltaIndex(['1 days', '2 days', '3 days'])
tdi2 = pd.TimedeltaIndex(['3600s', '7200s', '10800s', '86400s'])
tdi3 = pd.TimedeltaIndex(['100us', '200us', '300us', '400us'])
tdi4 = pd.TimedeltaIndex(['100ns', '200ns', '300ns', '400ns'])

# 使用 inferred_type 函数推断 TimedeltaIndex 的增量类型
print(tdi1.inferred_type) # 输出：'days'
print(tdi2.inferred_type) # 输出：'seconds'
print(tdi3.inferred_type) # 输出：'microseconds'
print(tdi4.inferred_type) # 输出：'nanoseconds'

3. 总结

在时间序列分析中，TimedeltaIndex 是一个十分常用的类，用于在时间序列中表示一段时间的增量。inferred_type 函数是用于推断 TimedeltaIndex 增量类型的函数。对于时间序列的处理，掌握 TimedeltaIndex 是十分重要的。