DatetimeIndex抵消

Question

我有一個數據幀，用下面的代碼生成：

time_index = pd.date_range(start=datetime(2013, 1, 1, 3), 
         end=datetime(2013, 1, 2, 2, 59), 
         freq='5T') 
grid_columns = [u'in_brd', u'in_alt', u'out_brd', u'out_alt'] 
grid_proto = pd.DataFrame(index=time_index, columns=grid_columns) 

我還添加了一些數據，這個數據幀。

當我試圖通過在數據幀的基本抵消int指數瀏覽我得到寄託都正確：

In[152]: grid_proto.index[0] + 1 
Out[152]: Timestamp('2013-01-01 03:05:00', tz=None) 

但是，如果我試圖用某種片的工作，我得到一個錯誤：

In[153]: z = grid_proto[pd.notnull(x.in_brd)] 
In[154]: z.index[0] + 1 
Traceback (most recent call last): 

File "<ipython-input-151-3ce8a4e5e2d6>", line 1, in <module> 
z.index[0] + 1 

File "tslib.pyx", line 664, in pandas.tslib._Timestamp.__add__ (pandas\tslib.c:12372) 

ValueError: Cannot add integral value to Timestamp without offset. 

我明白，這是因爲在第一種情況下我一個鏈接工作DatetimeIndex元素，而不是標量。而在第二種情況下，我會得到第一個索引元素的確切標量Timestamp的值。我對嗎？

如何正確處理這個偏移量？ （我需要通過這樣的切片導航）

Answer 1

原因是，在第一種情況下，您有一個頻率爲5分鐘的常規DatetimeIndex。所以整數1將被解釋爲頻率的一個單位（5分鐘）。
在第二種情況下，由於切片，您不再有常規時間序列，並且DatetimeIndex不再有頻率（z.index.freq將給出無，而grid_proto.index.freq將給出5分鐘）。

爲了解決這個問題，你可以明確地加5分鐘：

In [22]: import datetime as dt 

In [23]: z.index[0] + dt.timedelta(minutes=5) 
Out[23]: Timestamp('2013-01-01 03:05:00', tz=None) 

或者你也可以添加pd.DateOffset(minutes=5)（這將產生相同的結果）。