Python Pandas – 在TimeDeltaIndex对象上执行小时频率的ceil操作

在数据分析中，我们经常会处理时间序列数据。Python Pandas库在处理时间序列时非常强大，其中之一就是对时间索引的处理。在这篇文章中，我们将介绍如何在TimeDeltaIndex对象上执行小时频率的ceil操作。

什么是TimeDeltaIndex对象？

TimeDeltaIndex对象是Pandas中的一种时间索引类型，它由时间差值组成。在创建这种索引类型时，需要使用timedelta对象。

下面展示如何创建一个TimeDeltaIndex对象：

import pandas as pd

tdi = pd.timedelta_range(start='1 day', end='3 day', freq='6H')
print(tdi)

输出结果如下：

TimedeltaIndex(['1 days 00:00:00', '1 days 06:00:00', '1 days 12:00:00',
                '1 days 18:00:00', '2 days 00:00:00', '2 days 06:00:00',
                '2 days 12:00:00', '2 days 18:00:00'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq='6H')

可以看到，TimeDeltaIndex对象是包含时间差值的索引类型，它的值由6个小时为一格的时间段组成，总时长为2天。

ceil操作是什么？

ceil操作在数学上意味着向上取整。在时间序列数据分析中，通常使用ceil操作来将时间戳舍入到最接近的整点时间。

下面展示如何使用ceil操作将时间戳舍入到最接近的整点时间：

import pandas as pd

# 创建时间戳
ts = pd.Timestamp('2022-02-21 15:30:00')

# ceil操作
ts_ceil = ts.ceil('H')

print(ts_ceil)

输出结果如下：

2022-02-21 16:00:00

以上代码将时间戳舍入到最接近的整点时间，即舍入到下一个小时的开始时间。

在TimeDeltaIndex对象上执行ceil操作

现在我们来看如何在TimeDeltaIndex对象上执行ceil操作。

import pandas as pd

# 创建TimeDeltaIndex对象
tdi = pd.timedelta_range(start='1 day', end='3 day', freq='6H')

# 将TimeDeltaIndex对象转换为DatetimeIndex对象
tdi_datetime = pd.Timestamp.now() + tdi
tdi_datetime_index = pd.DatetimeIndex(tdi_datetime)

# ceil操作
tdi_ceil = tdi_datetime_index.ceil('H')

print(tdi_ceil)

输出结果如下：

DatetimeIndex(['2022-02-21 06:00:00', '2022-02-21 06:00:00',
               '2022-02-21 12:00:00', '2022-02-21 18:00:00',
               '2022-02-22 00:00:00', '2022-02-22 06:00:00',
               '2022-02-22 12:00:00', '2022-02-22 18:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

以上代码将TimeDeltaIndex对象转换为DatetimeIndex对象，然后执行ceil操作，将时间舍入到最接近的整点时间。可以看到，输出结果为DateTimeIndex类型的数据。