Panda DATE_RANGE и високосные годы

Question

При выполнении этого кода:

a = pd.date_range("1959-12-09 00:00:00", "2013-12-09 12:00:00", freq = "365D6H") 
weekDays = [dt.datetime.weekday(d) for d in a] 
df = pd.DataFrame({"Date": a, "Jour": weekDays}) 
df.head(6) 

я получаю:

0 1959-12-09 00:00:00  2 
1 1960-12-08 06:00:00  3 * 
2 1961-12-08 12:00:00  4 
3 1962-12-08 18:00:00  5 
4 1963-12-09 00:00:00  0 
5 1964-12-08 06:00:00  1 * 
6 1965-12-08 12:00:00  2 

и так проблемы с високосными годами. Как я могу сделать ровно один календарный год между датами, несмотря на високосные годы?

Answer 1

Вместо того чтобы использовать date_range, вы можете создать это, используя список понимание:

In [11]: pd.to_datetime(["%s-12-09 %s:00:00" % (y, (6 * h) % 24) 
          for h, y in enumerate(xrange(1959, 2014))]) 
Out[11]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> 
[1959-12-09 00:00:00, ..., 2013-12-09 12:00:00] 
Length: 55, Freq: None, Timezone: None 

Частота его нет, так как это не обычная частота ... если вы попытаетесь добавить NumPy год и нужный час вы увидите:

In [21]: np.timedelta64(1, 'Y') + np.timedelta64(6, 'h') 
--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-21-6a7f3e5b3315> in <module>() 
----> 1 np.timedelta64(1, 'Y') + np.timedelta64(6, 'h') 

TypeError: Cannot get a common metadata divisor for NumPy datetime metadata [Y] and [h] because they have incompatible nonlinear base time units