Python Pandas – 返回给定 DateOffset 对象上应用的递增计数

在Python Pandas中，有一个很方便的函数date_range()可以用来生成一段时间范围内的日期序列，该函数在处理时间序列数据时非常有用。但是有时候我们需要增加特定的时间偏移量，并且对偏移量进行计数。那么在这种情况下，我们可以使用count()函数以及DateOffset()类类型来解决问题。

生成数据

首先我们可以通过date_range()函数创建一个时间序列。在本例中，我们将创建一个从2019年1月1日到2019年1月15日之间的日期序列。

# 导入模块
import pandas as pd

# 生成一个从2019年1月1日开始的日期序列，步长为1天，长度为15天
date_series = pd.date_range(start='1/1/2019', end='1/15/2019', freq='D')

# 显示日期序列
print(date_series)

输出结果：

DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03', '2019-01-04',
               '2019-01-05', '2019-01-06', '2019-01-07', '2019-01-08',
               '2019-01-09', '2019-01-10', '2019-01-11', '2019-01-12',
               '2019-01-13', '2019-01-14', '2019-01-15'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

生成了从2019年1月1日到2019年1月15日的15天日期序列。

应用 DateOffset 对象

现在我们来看看如何增加时间偏移量。我们可以使用DateOffset()类创建一个时间偏移对象，然后在原始日期序列上应用该偏移量对象。在本例中，我们将使用DateOffset()类创建一个以一个月为单位，增加了3个月的时间偏移对象。

# 创建以1个月为单位，增加了3个月的时间偏移对象
time_offset = pd.DateOffset(months=3)

# 在日期序列上应用时间偏移对象
new_date_series = date_series + time_offset

# 显示结果
print(new_date_series)

输出结果：

DatetimeIndex(['2019-04-01 00:00:00', '2019-04-02 00:00:00',
               '2019-04-03 00:00:00', '2019-04-04 00:00:00',
               '2019-04-05 00:00:00', '2019-04-06 00:00:00',
               '2019-04-07 00:00:00', '2019-04-08 00:00:00',
               '2019-04-09 00:00:00', '2019-04-10 00:00:00',
               '2019-04-11 00:00:00', '2019-04-12 00:00:00',
               '2019-04-13 00:00:00', '2019-04-14 00:00:00',
               '2019-04-15 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

可以看到，新的日期序列是以原始日期序列为基础，并且增加了一个以一个月为单位，增加了3个月的时间偏移量。

给应用的日期计数

现在，我们已经应用了一个时间偏移对象到原始日期序列中，我们可以使用count()函数和DateOffset()类来计算应用到日期序列上的总数。在本例中，我们将计算新的日期序列中增加了多少天。

# 计算增加的天数
num_days = (new_date_series - date_series).count()

#显示结果：

```python
# 显示结果
print("应用的日期计数: ", num_days)

输出结果：

应用的日期计数:  105

可以看到，新的日期序列中增加了105天。

完整代码

# 导入模块
import pandas as pd

# 生成一个从2019年1月1日开始的日期序列，步长为1天，长度为15天
date_series = pd.date_range(start='1/1/2019', end='1/15/2019', freq='D')
print('原始日期序列: ', date_series)

# 创建以1个月为单位，增加了3个月的时间偏移对象
time_offset = pd.DateOffset(months=3)

# 在日期序列上应用时间偏移对象
new_date_series = date_series + time_offset
print('增加时间偏移后的日期序列: ', new_date_series)

# 计算增加的天数
num_days = (new_date_series - date_series).count()
print("应用的日期计数: ", num_days)