Python | Pandas TimedeltaIndex.has_duplicates

在 Pandas 中，TimedeltaIndex 类型对象表示了一组时间差值，它们可以用作时间序列中的索引。TimedeltaIndex 类型对象提供了一些实用的方法，其中之一就是 has_duplicates() 方法。

has_duplicates() 方法用于判断时间差值索引中是否存在重复的时间差值。若存在，则返回 True，否则返回 False。

语法

TimedeltaIndex.has_duplicates(keep='first')

参数

• keep：可选参数，默认为 'first'，表示对重复时间差值的处理方式。有以下两种取值：
  • 'first'：保留第一个时间差值，将后面的时间差值视为重复值。
  • 'last'：保留最后一个时间差值，将前面的时间差值视为重复值。

返回值

• 若存在重复的时间差值，则返回 True。
• 若不存在重复的时间差值，则返回 False。

示例

import pandas as pd

# 创建 TimedeltaIndex 类型对象
tdi = pd.timedelta_range(start='1 days', end='2 days', freq='1H')

# 判断是否存在重复的时间差值
has_dup = tdi.has_duplicates()
print(has_dup)  # False

# 添加一个重复的时间差值
tdi = tdi.append(pd.Timedelta(hours=1))
has_dup = tdi.has_duplicates()
print(has_dup)  # True

在上面的示例中，我们首先创建了一个 TimedeltaIndex 类型对象 tdi，其中包含了 25 个时间差值。我们使用 has_duplicates() 方法判断是否存在重复的时间差值，发现结果为 False。

接着，我们在 tdi 中添加了一个重复的时间差值，再次使用 has_duplicates() 方法判断是否存在重复的时间差值，结果变为了 True。

注意事项

• 对于大型的 TimedeltaIndex 类型对象，has_duplicates() 方法可能会消耗大量的内存和计算资源。
• has_duplicates() 方法返回的是布尔值，而不是重复值的列表或者集合。如果需要获取重复的时间差值，可以使用TimedeltaIndex.duplicated() 方法或者利用 Pandas 的其他方法实现。