不再支持带时间戳的整数和整数数组的加法/减法。而不是添加/减去`n`，使用`n * obj.freq`答案

【问题标题】：Addition/subtraction of integers and integer-arrays with Timestamp is no longer supported. Instead of adding/subtracting `n`, use `n * obj.freq`不再支持带时间戳的整数和整数数组的加法/减法。而不是添加/减去`n`，使用`n * obj.freq`
【发布时间】：2021-12-31 18:05:17
【问题描述】：

我正在使用 pytrends 库来提取谷歌趋势，我收到以下错误：

不再支持带时间戳的整数和整数数组的加法/减法。不要加/减n，而是使用n * obj.freq

timeframes = []
datelist = pd.date_range('2004-01-01', '2018-01-01', freq="AS")
date = datelist[0]
while date <= datelist[len(datelist)-1]:
    start_date = date.strftime("%Y-%m-%d")
    end_date = (date+4).strftime("%Y-%m-%d")
    timeframes.append(start_date+' '+end_date)
    date = date+3

【问题讨论】：

哪一行出错？
@JoshuaVarghese 如果我没记错的话，它会发生在 while 循环体的第 2 行和第 4 行。 :)

标签： python pandas google-trends

【解决方案1】：

您不能将日期和数字相加，例如 date+4，因为谁知道这是哪个单位，4h，4d，...？

你可以使用datetime.timedelta，如果你的意思是days，这里是一个例子

from datetime import timedelta

end_date = (date + timedelta(days=4)).strftime("%Y-%m-%d")
# ...
date = date + timedelta(days=3)

【讨论】：

【解决方案2】：

既然你已经在使用 Pandas，为什么还要麻烦导入其他东西呢？你可以这样做：

import pandas as pd                                            # your code
date = pd.date_range('2004-01-01', '2018-01-01', freq="AS")    # your code

freq = 'D'                                                     # 'H' for hours, etc.
date = date + pd.Timedelta(3, unit=freq)                       # Perform the action
print(date)

输出（与 azro 的回答相同）：

DatetimeIndex(['2004-01-04', '2005-01-04', '2006-01-04', '2007-01-04',
               '2008-01-04', '2009-01-04', '2010-01-04', '2011-01-04',
               '2012-01-04', '2013-01-04', '2014-01-04', '2015-01-04',
               '2016-01-04', '2017-01-04', '2018-01-04'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

使用这种方法的另一个原因是，您可能会发现自己处于动态添加日期的情况，例如在方法内部，并且您将单位作为参数传递。

如果您使用的是timedelta(days=3)，您将无法更改其他任何内容（小时、分钟等），只能更改天数！

【讨论】：