Panda datetime :从datetime列表中获取datetime范围

Question

不确定是否相关，但日期在DatetimeIndex列表中(？)在Panda中，Python 3.6

我正在尝试获取连续日期的所有日期范围，输出上述日期范围的最小值和最大值。

输出更喜欢在列表中，但看起来Dataframe本质上是一个我可以使用索引的列表，我想？

稍后，我会将这些日期范围输出到Excel工作表中。

示例输入：

'1990-10-01', '1990-10-02', '1990-10-03', '1990-10-05', '2002-10-05', '2002-10-06'  

预期输出：

1990-10-01, 1990-10-03  
1990-10-05   
2002-10-05, 2002-10-06    

我知道一个简单的方法是执行for循环，检查下一个/上一个日期是否相差1，检查日、月和年。但有什么更好的方法可以做到这一点呢？

谢谢

编辑以澄清

Answer 1

让我们创建一个示例：

输入：

l = ['1990-10-01', '1990-10-02', '1990-10-03', '1990-10-05', '2002-10-05', '2002-10-06']
idx = pd.DatetimeIndex(l)

DatetimeIndex(['1990-10-01', '1990-10-02', '1990-10-03', '1990-10-05',
           '2002-10-05', '2002-10-06'],
          dtype='datetime64[ns]', freq=None)

解决方案：

创建一个帮助器序列，它将计算连续日期之间的difference，并创建差异不为1的组，然后循环遍历这些组并获取该组中的第一项和最后一项。

g = idx.to_series().diff().fillna(pd.Timedelta(days=1)).dt.days.ne(1).cumsum()

final = [pd.DatetimeIndex(map(grp.index.__getitem__, (0,-1))) 
                         if len(grp.index)>1 else grp.index
                         for _,grp in g.groupby(g)]

输出：

[DatetimeIndex(['1990-10-01', '1990-10-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None),
 DatetimeIndex(['1990-10-05'], dtype='datetime64[ns]', freq=None),
 DatetimeIndex(['2002-10-05', '2002-10-06'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)]

如果您想让一个数据帧执行df.to_excel(..)，只需基于final列表创建一个数据帧：

df = pd.DataFrame(final,columns = ['start','end'])
print(df)

       start        end
0 1990-10-01 1990-10-03
1 1990-10-05        NaT
2 2002-10-05 2002-10-06

Answer 2

设置：

df = pd.DataFrame()

df['Date'] =  pd.to_datetime(['1990-10-01', '1990-10-02', '1990-10-03', '1990-10-05', '2002-10-05', '2002-10-06'])

解决方案：

首先计算运行差异，创建一个标志来指示日期是否应该在同一组中，然后groupby并获取该组的开始和结束日期。如果结束日期与开始日期相同，则Set用于删除结束日期。

(
    df.assign(DateDiff=(df.Date - df.Date.shift(1)).dt.days.fillna(0))
    .assign(Flag= lambda x: np.where(x.DateDiff==1, np.nan, range(len(x))))
    .assign(Flag=lambda x: x.Flag.ffill())
    .groupby(by='Flag').Date
    .apply(lambda x: set([x.iloc[0].date(), x.iloc[-1].date()]))
)

Flag
0.0    {1990-10-01, 1990-10-03}
3.0                {1990-10-05}
4.0    {2002-10-05, 2002-10-06}
Name: Date, dtype: object