Python 如何在pandas中连接DatetimeIndex对象？

假设我有3个熊猫对象：

将熊猫作为pd导入
idx1=pd.日期范围（'2019-01-01 00:00:00'，'2019-01-01 01:00:00'，频率'5T'）
idx2=pd.日期范围（'2019-01-01 02:00:00'，'2019-01-01 03:00:00'，频率'5T'）
idx3=pd.日期范围（'2019-01-02 00:00:00'，'2019-01-02 01:00:00'，频率'5T'）

如何将它们组合成一个索引

我采用的迂回方式是首先将它们转换为，然后使用函数组合它们，然后将序列转换回

DatetimeIndex

：

#这是可行的，但需要在与之间进行类型转换
#中间系列对象：
组合=pd.concat（[idx1.to_series（），idx2.to_series（），idx3.to_series（）]））
idx=pd.DatetimeIndex（组合的.values）

---

是否有一种直接的方法来组合熊猫中的索引？

尝试使用“union”子句

combined = idx1.union(idx2).union(idx3)

combined=idx1.union\u many（[idx2，idx3，…]）

尽管Panda关于此功能的文档中说：

---

加速索引集合联合的一点技巧

在我的例子中，这就是我所需要的：

ixfull=pd.DatetimeIndex（np.unique（np.hstack（ix_列表）））

因为

联合（a，b）=a+b-交集（a，b）=唯一（a+b）

。详细版本如下：

fastunion=lambda x:np.unique（np.hstack（x））
def ixlist2ix（ix_列表）：
ixunion=FASTNUNION（ix_列表）
ixfull=pd.DatetimeIndex（ixunion）
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对于

n

索引，是否有一种更普遍的方法？