我對日期時間列有一個奇怪的問題。假設 start_date 列中有一個日期：>>> df2.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>Int64Index: 641 entries, 9 to 1394Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 number 641 non-null object 1 start_date 641 non-null datetime64[ns]dtypes: datetime64[ns](1), object(1)memory usage: 15.0+ KB當我將索引設置為start_date時，DatetimeIndex似乎不完整：>>> df2 = df2.set_index('start_date')>>> df2.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>DatetimeIndex: 641 entries, 2020-01-01 to 2020-03-01Data columns (total 1 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 number 641 non-null objectdtypes: object(1)memory usage: 10.0+ KB實際上這個數據框中還有更多條目：df3 = df2.copy()df3 = df3.reset_index()df3 = df3[pd.to_datetime(df3['start_date']).dt.month > 3]df3 = df3.set_index('start_date')df3.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>DatetimeIndex: 393 entries, 2020-04-01 to 2020-09-01Data columns (total 1 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 number 393 non-null objectdtypes: object(1)memory usage: 6.1+ KB正如您所看到的，有日期截至 的條目2020-09-01。但為什么有時只給出這些日期呢？我無法在索引 start_date 中檢測到間隙或類似的內容。
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拉莫斯之舞
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當DataFrame.info打印出XXX to YYY索引中的信息時，它只是打印出第一個索引值的值到最后一個索引值的值。如果您的索引不是單調的（可以使用 輕松檢查df.index.is_monotonic），則這不對應于完整范圍。
負責此操作的代碼是Index._summary，很明顯，它在總結時只是查看第一個值[0]和最后一個值[-1]
def _summary(self, name=None) -> str_t:
? ? """
? ? Return a summarized representation.
? ? Parameters
? ? ----------
? ? name : str
? ? ? ? name to use in the summary representation
? ? Returns
? ? -------
? ? String with a summarized representation of the index
? ? """
? ? if len(self) > 0:
? ? ? ? head = self[0]
? ? ? ? if hasattr(head, "format") and not isinstance(head, str):
? ? ? ? ? ? head = head.format()
? ? ? ? tail = self[-1]
? ? ? ? if hasattr(tail, "format") and not isinstance(tail, str):
? ? ? ? ? ? tail = tail.format()
? ? ? ? index_summary = f", {head} to {tail}"
? ? else:
? ? ? ? index_summary = ""
這是一個簡單的例子：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[1,1,1], index=pd.to_datetime(['2010-01-01', '2012-01-01', '2011-01-01']))
df.info()
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#DatetimeIndex: 3 entries, 2010-01-01 to 2011-01-01
#...
sort如果您想在查看信息之前了解完整的索引：
df.sort_index().info()
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#DatetimeIndex: 3 entries, 2010-01-01 to 2012-01-01
#...
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