如何设置熊猫的日期-时间地板操作的基础？

Question

我想重新分配一系列日期的时间戳，以便它们在(例如)3天的频率上受到影响：

import pandas as pd

x = pd.date_range('01-01-2019', freq='1D', periods=7).floor('3D')
y = pd.date_range('01-01-2022', freq='1D', periods=7).floor('3D')

我期待“楼层”与第一次约会保持一致，并制作：

In[3]: x
Out[3]: 
DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-04',
               '2019-01-04', '2019-01-04', '2019-01-07'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

In[4]: y
Out[4]:
DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-04',
               '2022-01-04', '2022-01-04', '2022-01-07'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

但相反，似乎有一个3天的周期

In[3]: x
Out[3]: 
DatetimeIndex(['2018-12-30', '2019-01-02', '2019-01-02', '2019-01-02',
               '2019-01-05', '2019-01-05', '2019-01-05'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

In[4]: y
Out[4]:
DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-04',
               '2022-01-04', '2022-01-04', '2022-01-07'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

x的结果从12月30日开始，而不是1月1日。

floor 有办法为熊猫的操作设定一个“基础”吗？--我说的是“基地”，因为resample中关于做类似调整的base论点。但是我不想做任何聚合，只需要保留每个元素，而是重新分配时间戳。

Answer 1

x = pd.date_range('01-01-2019', freq='1D', periods=7)
y = pd.date_range('01-01-2022', freq='1D', periods=7)

def floor(x, freq):
    offset = x[0].ceil(freq) - x[0]
    return (x + offset).floor(freq) - offset

print(floor(x, '3D'))
print(floor(y, '3D'))

输出

DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-04',
               '2019-01-04', '2019-01-04', '2019-01-07'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)
DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-04',
               '2022-01-04', '2022-01-04', '2022-01-07'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

添加加法逻辑：

def floor(x, freq):
    offset = x[0].ceil(freq) - x[0]
    adj_needed = (offset != pd.Timedelta(0))
    return (x + offset).floor(freq) - offset if adj_needed else x.floor(freq)