我想重新分配一系列日期的時間戳，以便它們以（例如）3 天的頻率下降：import pandas as pdx = 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')我期待“地板”與第一個日期對齊并產生：In[3]: xOut[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]: yOut[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)但相反，日期似乎有一個 3 天的周期（大概是自 1970 年 1 月 1 日以來 3 天的倍數？），所以結果是：In[3]: xOut[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]: yOut[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)結果x從 12 月 30 日開始，而不是 1 月 1 日。有沒有辦法為floor熊貓的操作設置一個“基地”？ 我說“基礎”是因為關于進行類似調整的base爭論resample。但我不想做任何聚合，只保留每個元素但重新分配時間戳。