對於半小時的時間間隔，我可以使用Pandas TimeDeltaIndex，PeriodIndex或DateTimeIndex？

我有一個數據值表，應該以半小時爲間隔進行索引，我一直在用熊貓和Numpy處理它們。目前它們處於CSV文件中，我使用read_csv將它們導入數據幀，僅將interval-endpoint作爲索引。我對此感到不舒服，並希望將間隔本身作爲索引。對於半小時的時間間隔，我可以使用Pandas TimeDeltaIndex，PeriodIndex或DateTimeIndex？

我不知道是否使用DateTimeIndex，PeriodIndex或TimedeltaIndex ......在實踐中，它們在我看來都很相似。我的操作包括

尋找一個特定的時間間隔
檢查，如果一個DateTime包含在一個特定的時間間隔
路口和間隔
斯普利特（集）的差異，並加入間隔

熊貓可以做所有這些嗎？這是可取的嗎？我已經在使用this interval library，會不會使用Pandas tslib和period更好？

來源

2016-09-23 Milind R

如果你只需要一個系列，以30分鐘的時間間隔，你可以這樣做：

import pandas as pd 
import datetime as dt 

today = dt.datetime.date() 
yesterday = dt.datetime.date()-dt.timedelta(days=1) 
time_range = pd.date_range(yesterday,today, freq='30T')

現在你可以用它來建立這樣一個指數有

pd.DataFrame(0, index=time_range,columns=['yourcol']) 

Out[35]: 
        yourcol 
2016-09-25 00:00:00  0 
2016-09-25 00:30:00  0 
2016-09-25 01:00:00  0 
2016-09-25 01:30:00  0 
2016-09-25 02:00:00  0

這將是一個DateTimeIndex

，你可以在這裏閱讀更多關於時間間隔大熊貓：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases

來源

2016-09-26 16:00:54

但它是一個我因爲我可以在問題中描述操作嗎？像交集和設置差異？每個單獨的間隔是否都有一個標識，以便我可以找到它的起點和終點？ –

對於半小時的時間間隔，我可以使用Pandas TimeDeltaIndex，PeriodIndex或DateTimeIndex？

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