python - 使用inferred_freq设置pandas.tseries.index.DatetimeIndex.freq

考虑DatetimeIndex tidx

tidx = pd.to_datetime(['2016-07-29', '2016-08-31', '2016-09-30'])
print(tidx.freq)
print(tidx.inferred_freq)
print(tidx)

None
BM
DatetimeIndex(['2016-07-29', '2016-08-31', '2016-09-30'], \
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

我希望freq属性采用inferred_freq属性...所以我

tidx.freq = tidx.inferred_freq
print(tidx)

问题
使索引假定为inferred_freq的合适方法是什么？

最佳答案

目前尚不清楚为什么文档说明您可以设置freq属性，但是该属性不能持久存在，但是如果您再次重构datetimeindex却传递了freq参数，那么它将起作用:

In [56]:
tidx = pd.DatetimeIndex(tidx.values, freq = tidx.inferred_freq)
tidx

Out[56]:
DatetimeIndex(['2016-07-29', '2016-08-31', '2016-09-30'], dtype='datetime64[ns]', freq='BM')

关于python - 使用inferred_freq设置pandas.tseries.index.DatetimeIndex.freq，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/40222583/