对于半小时间隔，我可以使用 Pandas TimeDeltaIndex、PeriodIndex 或 DateTimeIndex 吗？答案

【问题标题】：For half-hourly intervals can I use Pandas TimeDeltaIndex, PeriodIndex or DateTimeIndex?对于半小时间隔，我可以使用 Pandas TimeDeltaIndex、PeriodIndex 或 DateTimeIndex 吗？
【发布时间】：2016-09-23 07:48:14
【问题描述】：

我有一个数据值表，应该每隔半小时编制一次索引，我一直在使用 Pandas 和 Numpy 处理它们。目前它们在 CSV 文件中，我使用 read_csv 将它们导入到只有间隔端点作为索引的数据帧中。我对此感到不舒服，并希望将间隔本身作为索引。

我不知道是使用DateTimeIndex、PeriodIndex 还是TimedeltaIndex...在我看来，它们在实践中都非常相似。我的操作包括

查找特定区间
检查 DateTime 是否包含在特定间隔中
区间的交集和（集）差
分割和连接区间

Pandas 甚至可以做到所有这些吗？可取吗？我已经在使用this interval library，使用 Pandas tslib 和 period 会更好吗？

【问题讨论】：

标签： python datetime pandas intervals

【解决方案1】：

如果您只需要时间间隔为 30 分钟的系列，您可以这样做：

import pandas as pd
import datetime as dt

today = dt.datetime.date()
yesterday = dt.datetime.date()-dt.timedelta(days=1)
time_range = pd.date_range(yesterday,today, freq='30T')

现在你可以用它来设置索引了

pd.DataFrame(0, index=time_range,columns=['yourcol'])

Out[35]: 
                     yourcol
2016-09-25 00:00:00        0
2016-09-25 00:30:00        0
2016-09-25 01:00:00        0
2016-09-25 01:30:00        0
2016-09-25 02:00:00        0

这将是一个 DateTimeIndex

您可以在此处阅读有关 pandas 时间间隔的更多信息：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases

【讨论】：

但从某种意义上说，它是一个间隔，我可以在上面进行操作（如问题中所述）吗？喜欢交集和集差？每个单独的区间是否都有一个标识，以便我可以找到它的起点和终点？