Python Pandas – 获取时间间隔的右边界

在 Pandas 中，我们经常需要对时间间隔进行计算和处理。而计算时间间隔的右边界是实现时间序列分析的一个重要的步骤。本文将介绍如何使用 Pandas 获取时间间隔的右边界。

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timedelta 及时区

在 Pandas 中，时间间隔的数据类型为 timedelta。timedelta 是一个时间间隔，代表两个时间点之间的时间差，例如天、小时、秒等。我们可以使用 Pandas 的 timedelta 类型来表示时间差。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

td1 = pd.Timedelta('1 day')
td2 = pd.Timedelta(hours=12)
td3 = pd.Timedelta(seconds=30)

print(td1)
print(td2)
print(td3)

输出结果：

1 days 00:00:00
0 days 12:00:00
0 days 00:00:30

其中，第一个 timedelta 表示一天，第二个 timedelta 表示 12 小时，第三个 timedelta 表示 30 秒。

需要注意的是，在处理时间间隔时，很可能会涉及到时区问题。因此，在使用 Pandas 处理时间序列数据时，应该首先考虑时区问题。在 Pandas 中，可以使用 tz 属性来为数据加上时区信息。

示例代码：

dt = pd.Timestamp('2020-01-01 12:00:00', tz='Asia/Shanghai')
td = pd.Timedelta(hours=1)

print(dt)
print(dt + td)

输出结果：

2020-01-01 12:00:00+08:00
2020-01-01 13:00:00+08:00

其中，第一个 Timestamp 表示北京时间的 2020 年 1 月 1 日 12:00，第二个 Timestamp 表示一个小时之后的时间。

获取时间间隔的右边界

在 Pandas 中，可以使用 offset 对象来计算时间间隔的右边界。offset 对象用于表示常见的时间间隔，例如小时、分钟和秒等。我们可以使用 offset 对象与 timestamp 对象或 timedelta 对象一起使用，以计算时间间隔的右边界。

示例代码：

from pandas.tseries.offsets import Hour, Minute, Second

dt = pd.Timestamp('2020-01-01 12:00:00')
td = pd.Timedelta(hours=1)

print(dt + Hour(1))
print(dt + Minute(30))
print(dt + Second(30))
print(dt + td + Hour(1))

输出结果：

2020-01-01 13:00:00
2020-01-01 12:30:00
2020-01-01 12:00:30
2020-01-01 13:00:00

其中，第一个 Timestamp 表示北京时间的 2020 年 1 月 1 日 13:00，表示原时间加上一个小时；第二个 Timestamp 表示北京时间的 2020 年 1 月 1 日 12:30，表示原时间加上 30 分钟；第三个 Timestamp 表示北京时间的 2020 年 1 月 1 日 12:00:30，表示原时间加上 30 秒；第四个 Timestamp 表示北京时间的 2020 年 1 月 1 日 13:00，表示原时间加上 1 个小时，并向右舍入到整个小时。

另外，Pandas 还提供了更复杂的 offset 对象。例如，我们可以使用 BDay(H) 表示工作日间隔，其中 H 表示小时数，例如 BDay(8) 表示 8 个小时的工作日间隔（默认 8 小时为一个工作日）。

示例代码：

from pandas.tseries.offsets import BDay

dt = pd.Timestamp('2020-01-03 12:00:00')
offset = BDay(1)

print(dt + offset)

输出结果：

2020-01-06 12:00:00

其中，2020 年 1 月 6 日是 2020 年第一个工作日。

另外，还可以使用 rollforward 和 rollback 函数获取时间间隔的右边界。rollforward 函数会将给定的时间向右舍入到最近的一个 offset，而 rollback 函数会将给定的时间向左舍入到最近的一个 offset。

示例代码：

from pandas.tseries.offsets import Day, BDay

dt1 = pd.Timestamp('2020-01-01 12:00:00')
dt2 = pd.Timestamp('2020-01-04 12:00:00')

print(Day(1).rollforward(dt1))
print(Day(1).rollback(dt2))
print(BDay(1).rollforward(dt1))
print(BDay(1).rollback(dt2))

输出结果：

2020-01-02 12:00:00
2020-01-03 12:00:00
2020-01-02 12:00:00
2020-01-03 12:00:00

其中，第一个 Timestamp 表示向右舍入到最近的一天，即 2020 年 1 月 2 日 12:00；第二个 Timestamp 表示向左舍入到最近的一天，即 2020 年 1 月 3 日 12:00；第三个 Timestamp 表示向右舍入到最近的一个工作日，即 2020 年 1 月 2 日 12:00；第四个 Timestamp 表示向左舍入到最近的一个工作日，即 2020 年 1 月 3 日 12:00。

结论

在 Pandas 中，获取时间间隔的右边界是实现时间序列分析的一个重要的步骤。通过使用 Pandas 中的 offset 对象和 timedelta 类型，我们可以很方便地计算时间间隔的右边界。在使用 Pandas 处理时间序列数据时，应该首先考虑时区问题，并且选择适合的 offset 对象来实现时间间隔的计算和处理。