Python 通过decorator断言pandas dataframe具有datetime索引

如何添加一个装饰器，声明函数的传入dataframe参数具有datetime索引

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我已经看过engarde和validada的包装，但还没有找到任何东西。我可以在函数内部执行此检查，但更喜欢装饰器。

这里有一个，有点像

[84]中的

：def具有_datetimeindex（func）：
…：@wrapps（func）
…：def包装（df、*args、**kwargs）：
…：断言isinstance（df.index，pd.DatetimeIndex）
…：返回函数（df，*args，**kwargs）
…：返回包装器
在[85]中：@has_datetimeindex
…：定义f（df）：
…：返回df+1
[86]中的df=pd.DataFrame（{'a'：[1,2,3]}）
In[87]：f（df）
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError回溯（上次最近的调用）
在（）
---->1楼（东风）
包装内（df，*args，**kwargs）
2@wrapps（func）
3个def包装（df、*args、**kwargs）：
---->4断言isinstance（df.index，pd.DatetimeIndex）
5返回函数（df、*args、**kwargs）
6返回包装器
断言者错误：
在[88]中：df=pd.DataFrame（{'a'：[1,2,3]}，index=pd.date\u range（'2014-1-1'，periods=3））
In[89]：f（df）
出[89]：
A.
2014-01-01  2
2014-01-02  3
2014-01-03  4

正如@PadraicCunningham所写，使用以下方法创建一个应用程序并不难：

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为什么不创造你自己的呢？我的一半是我；）我不相信你。不可能我写得比你快。：-）哈哈，如果你看到我打字，你不会觉得很难相信：）那就更让人印象深刻了，即使是真的。

In [84]: def has_datetimeindex(func):
    ...:     @wraps(func)
    ...:     def wrapper(df, *args, **kwargs):
    ...:         assert isinstance(df.index, pd.DatetimeIndex)
    ...:         return func(df, *args, **kwargs)
    ...:     return wrapper

In [85]: @has_datetimeindex
    ...: def f(df):
    ...:     return df + 1

In [86]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3]})

In [87]: f(df)
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-87-ce83b19059ea> in <module>()
----> 1 f(df)

<ipython-input-84-1ecf9973e7d5> in wrapper(df, *args, **kwargs)
      2     @wraps(func)
      3     def wrapper(df, *args, **kwargs):
----> 4         assert isinstance(df.index, pd.DatetimeIndex)
      5         return func(df, *args, **kwargs)
      6     return wrapper

AssertionError: 

In [88]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3]}, index=pd.date_range('2014-1-1', periods=3))

In [89]: f(df)
Out[89]: 
            a
2014-01-01  2
2014-01-02  3
2014-01-03  4

import functools

def assert_index_datetime(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(df):
        assert df.index.dtype == pd.to_datetime(['2013']).dtype
        return f(df)
    return wrapper

@assert_index_datetime
def fn(df):
    pass

df = pd.DataFrame({'a': [1]}, index=pd.to_datetime(['2013']))
fn(df)