Python 如何比较熊猫的频率/采样率？

在[4]：从pandas.tseries.frequencies导入到_offset中，有没有一种方法可以说“13Min”是“>59S”和

[5]中：to_offset（'59s'）to_offset（'59s'））
Out[6]：对
在[7]中：to_offset（'13T'）to_offset（'2H'））
Out[8]：假
[10]中：to_offset（'13T'）

另一种方法是将两个频率添加到一个公共日期，并比较

时间戳的结果实例。这也解决了@rixmit的评论

In [2]: import pandas as pd
In [3]: from pandas.tseries.frequencies import to_offset

In [4]: common_dt = pd.to_datetime("2000-01-01")
In [5]: f_a = common_dt + to_offset('59s')
In [6]: f_b = common_dt + to_offset('1T')
In [7]: f_a > f_b
Out[8]: False

In [9]: f_a = common_dt + to_offset('M')
In [9]: f_b = common_dt + to_offset('W')
In [10]: f_a > f_b
Out[10]: True

这一直有效，直到您开始比较，例如月份偏移量：to_offset（'M'）>to_offset（'W'）抛出类型错误：无序类型：MonthEnd（）>Week（）是否也有方法比较这些？
In [2]: import pandas as pd
In [3]: from pandas.tseries.frequencies import to_offset

In [4]: common_dt = pd.to_datetime("2000-01-01")
In [5]: f_a = common_dt + to_offset('59s')
In [6]: f_b = common_dt + to_offset('1T')
In [7]: f_a > f_b
Out[8]: False

In [9]: f_a = common_dt + to_offset('M')
In [9]: f_b = common_dt + to_offset('W')
In [10]: f_a > f_b
Out[10]: True