Pandas: Incompatibilidad entre pandas.infer_freq y pandas.to_timedelta

Creado en 11 oct. 2016 · 3Comentarios · Fuente: pandas-dev/pandas

Un pequeño y completo ejemplo del problema.

La salida de pd.infer_freq es "D" mientras que pd.to_timedelta espera "1D".

import pandas as pd
dates = pd.date_range(start='2016-10-01', end='2016-10-10', freq='1D')
freq = pd.infer_freq(dates)
delta = pd.to_timedelta(freq)

Rendimiento esperado

delta = Timedelta ('1 día 00:00:00')

>>> import pandas as pd
>>> dates = pd.date_range(start='2016-10-01', end='2016-10-10', freq='1D')
>>> dates
DatetimeIndex(['2016-10-01', '2016-10-02', '2016-10-03', '2016-10-04',
               '2016-10-05', '2016-10-06', '2016-10-07', '2016-10-08',
               '2016-10-09', '2016-10-10'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')
>>> freq = pd.infer_freq(dates)
>>> freq
'D'
>>> delta = pd.to_timedelta(freq)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/iivanov/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/pandas/util/decorators.py", line 91, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "/home/iivanov/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/pandas/tseries/timedeltas.py", line 102, in to_timedelta
    box=box, errors=errors)
  File "/home/iivanov/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/pandas/tseries/timedeltas.py", line 148, in _coerce_scalar_to_timedelta_type
    result = tslib.convert_to_timedelta(r, unit, errors)
  File "pandas/tslib.pyx", line 2941, in pandas.tslib.convert_to_timedelta (pandas/tslib.c:52631)
  File "pandas/tslib.pyx", line 3256, in pandas.tslib.convert_to_timedelta64 (pandas/tslib.c:56028)
  File "pandas/tslib.pyx", line 3188, in pandas.tslib.parse_timedelta_string (pandas/tslib.c:54877)
ValueError: unit abbreviation w/o a number

Salida de `pd.show_versions()`

VERSIONES INSTALADAS

cometer: Ninguno
python: 2.7.12.final.0
bits de pitón: 64
SO: Linux
Versión del SO: 4.4.0-42-genérico
máquina: x86_64
procesador: x86_64
byteorder: pequeño
LC_ALL: Ninguno
IDIOMA: en_US.UTF-8

pandas: 0.18.1
nariz: 1.3.7
pip: 8.1.2
herramientas de configuración: 26.1.1
Cython: 0.24.1
numpy: 1.11.1
scipy: 0.18.0
statsmodels: 0.6.1
xarray: Ninguno
IPython: 5.1.0
esfinge: 1.4.1
chivo expiatorio: 0.4.1
dateutil: 2.5.3
pytz: 2016.6.1
blosc: Ninguno
cuello de botella: 1.1.0
tablas: 3.2.3.1
numexpr: 2.6.1
matplotlib: 1.5.1
openpyxl: 2.3.2
xlrd: 1.0.0
xlwt: 1.1.2
xlsxwriter: 0.9.2
lxml: 3.6.4
bs4: 4.4.1
html5lib: Ninguno
httplib2: Ninguno
apiclient: Ninguno
sqlalchemy: 1.0.13
pymysql: Ninguno
psycopg2: Ninguno
jinja2: 2.8
boto: 2.40.0
pandas_datareader: Ninguno

Frequency Usage Question

Fuente

idanivanov

Comentario más útil

pd.to_timedelta solo puede manejar deltas fijos (básicamente días y más finos); no es una garantía de API que las cadenas de frecuencia se puedan analizar como un delta y, de hecho, algunas frecuencias no se pueden convertir en un timedelta.

In [254]: dates = pd.bdate_range(start='2014-01-01', periods=10)

In [255]: pd.infer_freq(dates)
Out[255]: 'B'

Si necesita convertir una cadena de frecuencia en un objeto DateOffset , que puede ser un delta fijo o relativo, use la función to_offset .

In [253]: from pandas.tseries.frequencies import to_offset

In [256]: to_offset('D')
Out[256]: <Day>

In [257]: to_offset('2D')
Out[257]: <2 * Days>

In [258]: to_offset('B')
Out[258]: <BusinessDay>

chris-b1 en 11 oct. 2016

👍2

Todos 3 comentarios

In [254]: dates = pd.bdate_range(start='2014-01-01', periods=10)

In [255]: pd.infer_freq(dates)
Out[255]: 'B'

Si necesita convertir una cadena de frecuencia en un objeto DateOffset , que puede ser un delta fijo o relativo, use la función to_offset .

In [253]: from pandas.tseries.frequencies import to_offset

In [256]: to_offset('D')
Out[256]: <Day>

In [257]: to_offset('2D')
Out[257]: <2 * Days>

In [258]: to_offset('B')
Out[258]: <BusinessDay>

chris-b1 en 11 oct. 2016

👍2

Por cierto, puede convertir dicho desplazamiento en un timedelta para ciertos tipos:

In [19]: pd.to_timedelta(to_offset('D'))
Out[19]: Timedelta('1 days 00:00:00')

In [20]: pd.to_timedelta(to_offset('B'))
...
ValueError: Invalid type for timedelta scalar: <class 'pandas.tseries.offsets.BusinessDay'>

(o alternativa to_offset('D').delta )
Como @ chris-b1 señaló anteriormente, las compensaciones relativas no se pueden convertir en un timedelta, por lo que esto también genera errores.