Python 大熊猫不规则的、不连续的周期

我需要表示一系列事件。这些事件有点不寻常，因为它们是：

• 非连续
• 非重叠
• 不规则持续时间

例如：

• 1200-1203
• 1210-1225
• 1304-1502

我想用Pandas.PeriodIndex来表示这些事件，但我不知道如何创建持续时间不规则的

Period

对象

我有两个问题：

是否有方法使用现有功能创建持续时间不规则的

Period

对象

如果没有，您能否建议如何修改Pandas以提供不规则的持续时间

期间
对象？（建议可以“使用定制的DateOffset类，并使用精心编制的onOffset、rollforward、rollback和apply方法”）

笔记

Period

的文档字符串表明，可以为“5分钟”指定任意持续时间，如

5T

。我相信这个文档串是不正确的。运行

pd.Period（'2013-01-01'，freq='5T'）

会产生异常

ValueError:仅支持mult==1

。我已经报告了

“对于规则的时间跨度，pandas使用

Period

对象作为标量值，使用

PeriodIndex

作为跨度序列。在未来的版本中将更好地支持具有任意起点和终点的不规则间隔”（我的重点）

更新1 构建一个带有自定义持续时间的

时段

，看起来非常简单但是我认为主要的障碍是说服

周期索引

接受不同频率的

周期。e、 g:

In [93]: pd.PeriodIndex([pd.Period('2000', freq='D'), 
                         pd.Period('2001', freq='T')])

ValueError: 2001-01-01 00:00 is wrong freq

在
PeriodIndex
中，似乎有一个中心假设，即每个周期都有相同的
freq
一个可能的解决方案，具体取决于应用，是通过创建一个PeriodIndex来存储数据，该索引的周期等于处理数据所需的最小时间分辨率单位，然后将数据划分到每个事件的存储箱中，使剩余的存储箱为空。
如果时间段为分钟，则必须通过日期时间，包括以下分钟：

pd.PeriodIndex([pd.Period('2000-01-01 00:00', freq='T'), 
                     pd.Period('2001-01-01 00:00', freq='T')])

结果是：

PeriodIndex(['2000-01-01 00:00', '2001-01-01 00:00'], dtype='period[T]', freq='T')

我认为最好保持周期性，也就是说，规律性。比如说，我们可以称你所寻找的东西为“时间跨度”。一段时间在这里有什么帮助？例如，您能否为每个跨距创建一个“开始”列和一个“结束”列？请备份并解释您试图用数据实现的目标。嗨，丹。谢谢你的快速回复。您的建议与我现在计划实现的非常相似：我计划使用
数据帧
。每行代表一个事件。索引将表示每个事件的开始时间，并且将有一个
end
列来表示每个事件的结束时间。为了支持和解释我的最终目标：我正在编写一个“特征检测器”，它通过timeseries数据集运行，并识别原始数据中的“特征”，这些特征可以持续不同的持续时间。我有一个类似的问题，尽管我的周期是规则的，但我无法创建具有所需持续时间的周期-例如，我在Pandas文档中发现的“5000T”。这个问题似乎是众所周知的。“对于规则时间跨度，pandas使用Period对象作为标量值，PeriodIndex作为跨度序列。未来的版本将更好地支持具有任意起点和终点的不规则间隔。”不幸的是，如果“最小时间单位”非常小，这将是非常低效的。