在 pandas 中建立索引的时间范围

Question

对于每个数据点（在此示例中为 a 和 b），指定了其具体发生时间范围：

pd.DataFrame([
    {'from': pd.Timestamp('2020-01-01'), 'to': pd.Timestamp('2020-01-05')}, 
    {'from': pd.Timestamp('2020-01-02'), 'to': pd.Timestamp('2020-01-03')}
], index=['a', 'b'])

我想统计，例如，当数据点随时间处于活动状态时：

2020-01-01    1
2020-01-02    2
2020-01-03    2
2020-01-04    1
2020-01-05    1

是否有任何方便的方法将一个周期（时间范围）合并到一个DateTimeIndex，以便于绘图或计数？

Answer 1

方法如下：

from itertools import chain
pd.Series(chain(*[pd.date_range(i, j, freq='D') for i,j in zip(df['from'], df['to'])]))\
  .value_counts().sort_index().plot()

输出：

Answer 2

哦，还有另一种很好的方法使用 explode，不是吗？

df.apply(lambda x: pd.date_range(x['from'], x['to'], freq='D'), axis=1).explode()

在 pandas 中建立索引的时间范围

Time range to index in pandas

pandas

datetimeindex