2016-07-31 11 views
5

garip sonuçlar verir period_range` Pandalar `ve ben (here bakınız) bunu yapmanın iki yolu vardır gördü:Ben 25 saat olan bir pandalar periyot değeri ofset istiyorum

ilk yolu freq=25H kullanmaktır, ki ben çalıştı ve bana doğru cevabı verdi:

import pandas as pd 
pd.period_range(start='2016-01-01 10:00', freq = '25H', periods = 10) 

ve sonuç freq=1D1H kullanarak, ikinci yolu

PeriodIndex(['2016-01-01 10:00', '2016-01-02 11:00', '2016-01-03 12:00', 
      '2016-01-04 13:00', '2016-01-05 14:00', '2016-01-06 15:00', 
      '2016-01-07 16:00', '2016-01-08 17:00', '2016-01-09 18:00', 
      '2016-01-10 19:00'], 
      dtype='int64', freq='25H') 

olduğunu, ancak, bana bir sıçan verdi Onun tuhaf sonucu:

pd.period_range(start='2016-01-01 10:00', freq = '1D1H', periods = 10) 

ve ben

PeriodIndex(['1971-12-02 01:00', '1971-12-02 02:00', '1971-12-02 03:00', 
       '1971-12-02 04:00', '1971-12-02 05:00', '1971-12-02 06:00', 
       '1971-12-02 07:00', '1971-12-02 08:00', '1971-12-02 09:00', 
       '1971-12-02 10:00'], 
      dtype='int64', freq='25H') 

Belki 1D1H sıklığını belirlemek için geçerli bir yol değildir

var? 1971 nasıl ortaya çıktı? (Ben de doğru cevabı verecek mi date_range() yöntemi için frekans olarak kullanılmasını 1D1H kullanmaya çalıştı.)

pd.date_range('2016-01-01 10:00', freq = '1D1H', periods = 10) 
DatetimeIndex(['2016-01-01 10:00:00', '2016-01-02 11:00:00', 
       '2016-01-03 12:00:00', '2016-01-04 13:00:00', 
       '2016-01-05 14:00:00', '2016-01-06 15:00:00', 
       '2016-01-07 16:00:00', '2016-01-08 17:00:00', 
       '2016-01-09 18:00:00', '2016-01-10 19:00:00'], 
       dtype='datetime64[ns]', freq='25H') 

DÜZENLEME: period_range() ile freq=1D1H olsa çalışmaz görünür, freq=1H1D yapar. Sebebi hala bilinmemektedir.

EDIT2: Bu bir hata olarak tanımlanmıştır, aşağıdaki cevaba bakınız.

+2

Çıktı, giriş için yanlış görünüyor, ancak bu girdinin yasal olduğunu nereden görmüştünüz? Hiç böyle bir iki dönem frekans belirtimi görmedim. –

+0

Bu scipy 2016 pandalar zaman serisi öğretici, notebook [burada] (https://github.com/AileenNielsen/TimeSeriesAnalysisWithPython/blob/master/1.%20Dates%20%26%20Times.ipynb) 'dir. Eğer '1d1h' için arama yaparsanız tam yerini bulabilirsiniz. –

+0

Tamam, soruya ekledim. Genel olarak, bir soruya dayandığınız kaynaklara bağlantı vermek isteyebilirsiniz. –

cevap

İlgili konular