使用inferred_freq设置pandas.tseries.index.DatetimeIndex.freq

发布时间：2020-12-20 11:55:27 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：考虑DatetimeIndex tidx tidx = pd.to_datetime(['2016-07-29','2016-08-31','2016-09-30'])print(tidx.freq)print(tidx.inferred_freq)print(tidx)NoneBMDatetimeIndex(['2016-07-29','2016-09-30'], dtype='datetime64[ns]',freq=None) 我希望freq属性假

考虑DatetimeIndex tidx

tidx = pd.to_datetime(['2016-07-29','2016-08-31','2016-09-30'])
print(tidx.freq)
print(tidx.inferred_freq)
print(tidx)

None
BM
DatetimeIndex(['2016-07-29','2016-09-30'],
              dtype='datetime64[ns]',freq=None)

我希望freq属性假设inferred_freq属性…所以我

tidx.freq = tidx.inferred_freq
print(tidx)

06002

题
让我的索引假设它是inferred_freq的合适方法是什么？

解决方法

目前还不清楚为什么文档声明你可以设置freq属性但是它不会持久但是如果你再次重建datetimeindex但传递一个freq参数然后它可以工作：

In [56]:
tidx = pd.DatetimeIndex(tidx.values,freq = tidx.inferred_freq)
tidx

Out[56]:
DatetimeIndex(['2016-07-29',dtype='datetime64[ns]',freq='BM')

（编辑：李大同）

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