Я хочу переназначить временные метки ряда дат так, чтобы они выходили за пол с частотой (например) 3 дня:
import pandas as pd
x = pd.date_range('01-01-2019', freq='1D', periods=7).floor('3D')
y = pd.date_range('01-01-2022', freq='1D', periods=7).floor('3D')
Я ожидаю, что «пол» выровняется с первым date и произвести:
In[3]: x
Out[3]:
DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-01', '2019-01-04',
'2019-01-04', '2019-01-04', '2019-01-07'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
In[4]: y
Out[4]:
DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-04',
'2022-01-04', '2022-01-04', '2022-01-07'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
Но вместо этого кажется, что существует 3-дневный цикл, к которому относятся даты (предположительно, кратные 3 дням с 1 января 1970 г.?), поэтому вместо этого результат:
In[3]: x
Out[3]:
DatetimeIndex(['2018-12-30', '2019-01-02', '2019-01-02', '2019-01-02',
'2019-01-05', '2019-01-05', '2019-01-05'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
In[4]: y
Out[4]:
DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-04',
'2022-01-04', '2022-01-04', '2022-01-07'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
Результаты для x
начинаются 30 декабря, а не 1 января.
Есть ли способ установить «базу» для операции floor
в pandas? Я говорю «база» из-за аргумента base
в resample
для выполнения аналогичных настроек. Но я не хочу выполнять агрегацию, просто сохраняю каждый элемент, но переназначаю метку времени.