pandas习题 209：偏移 1天后的新时间序列
看过来
《pandas 教程》 持续更新中，提供建议、纠错、催更等加作者微信: gr99123（备注：pandas教程）和关注公众号「盖若」ID: gairuo。跟作者学习，请进入 Python学习课程。欢迎关注作者出版的书籍：《深入浅出Pandas》 和 《Python之光》。
（编码题）现有一条按日记录的访问量序列，要求把索引整体向后1天。
源数据如下：
import pandas as pd
idx = pd.date_range('2023-01-29', periods=3, freq='D')
s = pd.Series([1000, 1050, 1100], index=idx, name='pv')
print(s)
输出：
2023-01-29 1000
2023-01-30 1050
2023-01-31 1100
Freq: D, Name: pv, dtype: int64
要求：
- 用
pd.DateOffset(days=1)直接与原索引相加，得到新索引。 - 用新索引重建 Series 并打印，确认日期正确偏移（1-29 → 1-30，1-30 → 1-31，1-31 → 2-1）。
期望结果：
2023-01-30 1000
2023-01-31 1050
2023-02-01 1100
Name: pv, dtype: int64
参考答案
代码如下：
import pandas as pd
idx = pd.date_range('2023-01-29', periods=3, freq='D')
s = pd.Series([1000, 1050, 1100], index=idx, name='pv')
# 直接相加 DateOffset
s.index += s.index + pd.DateOffset(months=1, days=3)
# s.index += pd.offsets.Day(1) # 方法2
new_s = pd.Series(s.values, index=new_idx, name=s.name)
print(new_s)
输出：
2023-01-30 1000
2023-01-31 1050
2023-02-01 1100
Name: pv, dtype: int64
答案解析
DatetimeIndex 支持直接与 DateOffset 实例做加减运算，自动处理大小月、闰年等日历细节，即可快速得到偏移后的新时间序列。
（完）
相关内容
- pandas 练习题 07 2025-09-02 12:29:58
- pandas 序列、索引和时间偏移 2020-06-11 10:52:11
更新时间：2025-09-14 17:25:09 标签：pandas python 时间 时间偏移
