计算两行之间的时间差

Question

我正在尝试用 shift() 来计算两行之间的时间差，但遇到了一个意外的错误。我可能漏掉了什么明显的东西。

df['Delta'] = (df.index - df.index.shift(1))

这个语句产生了一个 ValueError: Cannot shift with no offset 的错误。我到底漏掉了什么呢？

Answer 1

可能会让人感到困惑的是，在1.0版本之前，Series.shift和Index.shift的功能并不完全相同，后者主要是针对时间序列（TimesSeries）才有意义。最简单的做法可能是把你的索引（index）作为一列添加进来。

df['index_col'] = df.index
df['Delta']=(df['index_col'] - df['index_col'].shift(1))

Answer 2

有两件事：

• 如果你有一个时间索引（DatetimeIndex），那么使用 shift 方法可以让你的数据按时间段移动。如果你的索引没有频率，你需要通过 freq 这个参数来告诉 shift 方法，比如 freq='s' 就是让数据移动一秒钟。
• 你不能直接用减法来处理两个索引对象，这样会得到一个差集操作，具体可以查看这个链接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#set-operations-on-index-objects

如果你只是想要索引中两个连续值之间的差，可以使用 diff 方法（这个方法在一个序列上使用，比 shift 和减法要简单一些）：

df['index_col'] = df.index
df['Delta'] = df['index_col'].diff()