Pandas datetimeindex 与两个以上的索引相交

Question

是否可以将 groupby 操作与 Pandas datetimeindex 一起使用？在对下面的索引进行分组时，我想 return 每个 groupby 对象的日期交集。我知道有 pandas.DatetimeIndex.intersection - 但这似乎最适合仅比较两个日期时间索引。我正在处理的数据可能有零到多行，这些行具有我正在检查日期交集的各种日期范围。

# example data
df = pd.DataFrame([['2020-01-01', '2020-12-31'], 
                   ['2020-01-01', '2020-02-29'],
                   ['2020-01-01', '2020-12-31'], 
                   ['2020-06-01', '2020-12-31'],
                   ['2020-08-01', '2020-10-31']], columns=['start', 'end'], index=list('AABBB'))

# apply period range for each row
df['period_range'] = df.apply(lambda x: pd.date_range(x['start'], x['end']), axis=1)

# example intersection I would like to see for index A
pd.date_range('2020-01-01', '2020-12-31').intersection(pd.date_range('2020-01-01', '2020-2-28'))

预期结果

A - 代表一月到二月的日期时间索引

B - 代表八月至十月的日期时间索引

Answer 1

在你的情况下，在 date_range 之后使用 Month，然后我们找到 list

的交集

df['period_range'] = df.apply(lambda x: pd.date_range(x['start'], x['end'],freq='m').strftime('%B'), axis=1)
out = df.groupby(level=0)['period_range'].apply(lambda x : set.intersection(*map(set,x)))
A             {January, February}
B    {September, October, August}
Name: period_range, dtype: object

Pandas datetimeindex 与两个以上的索引相交

Pandas datetimeindex intersection with more than two indexes

python

dataframe

pandas

datetimeindex

预期结果