Pandas pd.infer_freq()函数无法获取14D频率

Question

我需要

pd.infer_freq()

函数返回以天为单位测量的频率，因为这是我正在使用的库的依赖项。它不能返回

None

或

2W-SAT

，需要间隔一定天数。下面的代码不会产生所需的结果。

import pandas as pd
import numpy as np

# Generate fake data
date_rng = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31', freq='14D')
data = np.random.randn(len(date_rng), 2)
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value1', 'Value2'], index=date_rng)

# Print the DataFrame
print(df)

# Declare the frequency is 14 day
df.index.freq = '14D'

# Infer the frequency
inferred_freq = pd.infer_freq(df.index)
print("Inferred Frequency:", inferred_freq)

这将返回

2W_SAT

。有没有办法强制 infer_freq 函数仅返回天数频率？

Answer 1

infer_freq

是一个便利函数，旨在从未明确定义频率的 DatetimeIndex infer 频率。相关用例是：

date_rng = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31', periods=27) # <--- freq=None here
data = np.random.randn(len(date_rng), 2)
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value1', 'Value2'], index=date_rng)
pd.infer_freq(df.index)  # 2W-SAT

但是，在您的用例中，由于索引已经具有定义的频率（freq='14D'），因此无需推断；按原样使用它：

date_rng = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31', freq='14D')
data = np.random.randn(len(date_rng), 2)
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value1', 'Value2'], index=date_rng)
df.index.freq.freqstr    # '14D'