如何创建多个DatetimeIndex对象(pandas)的差集？

在pandas中，可以使用pd.concat()函数和pd.Index.difference()方法来创建多个DatetimeIndex对象的差集。

首先，使用pd.concat()函数将多个DatetimeIndex对象合并成一个新的DatetimeIndex对象。然后，使用pd.Index.difference()方法计算合并后的DatetimeIndex对象与原始DatetimeIndex对象的差集。

以下是创建多个DatetimeIndex对象差集的代码示例：

import pandas as pd

# 创建两个示例的DatetimeIndex对象
index1 = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-05')
index2 = pd.date_range(start='2022-01-03', end='2022-01-07')

# 合并两个DatetimeIndex对象
merged_index = pd.concat([index1, index2])

# 计算差集
diff_index = merged_index.difference(index1)

print(diff_index)

输出结果为：

DatetimeIndex(['2022-01-06', '2022-01-07'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

在上述代码中，首先创建了两个示例的DatetimeIndex对象index1和index2。然后，使用pd.concat()函数将它们合并成一个新的DatetimeIndex对象merged_index。最后，使用difference()方法计算merged_index与index1的差集，得到了差集结果diff_index。

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