pandas 中获取下一个时间戳值的正确解决方案是什么？
我有以下时间戳:
Timestamp('2017-11-01 00:00:00', freq='MS')
我想将此作为下一个时间戳值的结果:
Timestamp('2017-12-01 00:00:00', freq='MS')
编辑:
我正在使用多个频率(1 分钟、5 分钟、15 分钟、60 分钟、D、W-SUN、MS)。
是否有通用命令来获取下一个值？
构建一个根据每个频率运行的函数的最佳方法是吗？
最佳答案
一般解决方案是将字符串转换为偏移量并添加到时间戳:
L = ['1min', '5min', '15min', '60min', 'D', 'W-SUN', 'MS']
t = pd.Timestamp('2017-11-01 00:00:00', freq='MS')
t1 = [t + pd.tseries.frequencies.to_offset(x) for x in L]
print (t1)
[Timestamp('2017-11-01 00:01:00', freq='MS'),
Timestamp('2017-11-01 00:05:00', freq='MS'),
Timestamp('2017-11-01 00:15:00', freq='MS'),
Timestamp('2017-11-01 01:00:00', freq='MS'),
Timestamp('2017-11-02 00:00:00', freq='MS'),
Timestamp('2017-11-05 00:00:00'),
Timestamp('2017-12-01 00:00:00')]
关于python - 获取下一个时间戳值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47409456/