Python 生成缺失时间间隔的列表

我有一个Pandas系列，其中一些缺失的数据由nans表示，我想了解一下这些数据通常缺失了多长时间，以及缺失了多少次

例如：

10:01    1.23
10:02    2.23
10:03    nan
10:04    nan
10:05    nan
10:06    6.23
10:07    nan
10:08    nan
10:09    9.23

然后欲望输出将是这样的列表

missing = [[10:03,10:05], [10:07,10:08]]
N_missing = 2

使用：

详细信息：

print (df[~m.values])
       A   B
B           
2  10:03 NaN
2  10:04 NaN
2  10:05 NaN
3  10:07 NaN
3  10:08 NaN

与

系列

类似的解决方案：

m = s.notnull()
cum = m.cumsum()
missing = s[~m.values].index.to_series().groupby(cum).agg(['first','last']).values.tolist()
print (missing)
[['10:03', '10:05'], ['10:07', '10:08']]

N_missing = len(missing)
print (N_missing)
2

---

如果数据帧的列以这些名称存储

失踪

date     value
10:03    NaN
10:04    NaN
10:05    NaN
10:07    NaN
10:08    NaN

没有遗漏

5

date     value
10:03    NaN
10:04    NaN
10:05    NaN
10:07    NaN
10:08    NaN

5