Python Pandas – 使用 TimeDeltaIndex 创建 Series 并设置所得 Series 的索引

在 Python 的 Pandas 库中，TimeDeltaIndex 是一种用于处理时间差的索引类型。TimeDeltaIndex 相对于其他类型的索引更加灵活，可以用于创建含有时间差的 Series 和 DataFrame，并且可以方便地进行时间滑动窗口操作等。

接下来，我们将介绍如何使用 TimeDeltaIndex 创建 Series 并设置所得 Series 的索引。

步骤

1. 导入 Pandas 库

在开始本教程之前，需要导入 Pandas 库。在 Python 环境中执行以下语句即可：

import pandas as pd

2. 创建 TimeDeltaIndex

使用 Pandas 库中的 timedelta 类，可以创建一个时间差对象。例如：

td = pd.Timedelta(days=1, hours=2, minutes=30, seconds=15)

以上代码创建了一个时间差对象，表示 1 天 2 小时 30 分钟 15 秒的时间差。接下来，我们可以使用 date_range 方法创建一个时间范围，并将其指定为 TimeDeltaIndex。例如：

tdi = pd.date_range("2022-01-01", freq=td, periods=10)

以上代码创建了一个包含 10 个时间点的 TimeDeltaIndex，其中第一个时间点为 2022 年 1 月 1 日，每个时间点之间的时间差都为 1 天 2 小时 30 分钟 15 秒。

3. 创建 Series 并设置索引

接下来，我们可以使用 pd.Series 方法创建一个 Series 对象，并将其索引设置为上一步创建的 TimeDeltaIndex。例如：

s = pd.Series(range(10), index=tdi)

以上代码创建了一个包含 10 个整数的 Series 对象，并将其索引设置为上一步创建的 TimeDeltaIndex。此时，Series 对象的索引将会是一个包含时间差的索引，而不是一个普通的日期时间索引。

4. 输出结果

最后，我们可以使用 print 函数输出所得的 Series 对象。例如：

print(s)

输出结果如下：

2022-01-01 00:00:00    0
2022-01-02 02:30:15    1
2022-01-03 05:00:30    2
2022-01-04 07:30:45    3
2022-01-05 10:01:00    4
2022-01-06 12:31:15    5
2022-01-07 15:01:30    6
2022-01-08 17:31:45    7
2022-01-09 20:02:00    8
2022-01-10 22:32:15    9
dtype: int64

以上代码输出了由我们创建的包含时间差的 Series 对象，其中每个时间点对应一个整数值。