Pandas中使用pyarrow数据类型时resample丢失索引名的技术分析

问题背景

在数据分析领域，Pandas库是Python生态中最受欢迎的数据处理工具之一。近期在使用Pandas 2.2.3版本时，发现了一个与时间序列重采样(resample)功能相关的技术问题：当数据使用pyarrow数据类型时，执行resample操作会导致索引名称丢失。

问题复现

让我们通过一个具体示例来说明这个问题。首先创建一个使用原生Pandas数据类型的DataFrame：

import pandas as pd

# 创建使用原生数据类型的DataFrame
native_df = pd.DataFrame(
    {'value': [23.5, 24.1, 22.8, 25.3, 23.9]},
    index=pd.date_range(start='2025-01-01 00:00:00', end='2025-01-01 04:00:00', freq='h'),
)
native_df.index.name = "timestamp"

然后创建一个使用pyarrow数据类型的相同结构DataFrame：

# 创建使用pyarrow数据类型的DataFrame
pyarrow_df = native_df.copy()
pyarrow_df.index = pyarrow_df.index.astype('timestamp[ns][pyarrow]')
pyarrow_df["value"] = pyarrow_df["value"].astype('float64[pyarrow]')

当对这两个DataFrame执行相同的resample操作时，结果却不同：

# 原生数据类型工作正常
native_df.resample("2h").mean().reset_index()["timestamp"] 

# pyarrow数据类型报错
pyarrow_df.resample("2h").mean().reset_index()["timestamp"]  # 抛出KeyError: 'timestamp'

技术分析

问题本质

深入分析这个问题，我们发现：

1. 使用原生数据类型时，resample操作后索引名称"timestamp"被正确保留
2. 使用pyarrow数据类型时，索引名称在resample过程中丢失
3. 当尝试通过reset_index()将索引转换为列时，由于名称丢失，导致无法通过名称访问该列

底层原因

进一步观察发现，当使用pyarrow数据类型时，DatetimeIndex在resample后被转换为普通的Index对象，这可能是导致索引名称丢失的根本原因。Pandas内部在处理pyarrow数据类型时，可能没有完全保持与原生数据类型相同的行为一致性。

临时解决方案

在官方修复此问题前，可以采用以下临时解决方案：

from typing import TypeVar, Generic, Any
import pandas as pd

T = TypeVar("T", pd.DataFrame, pd.Series)

class IndexPreservingResampler(Generic[T]):
    """自定义重采样器，保留索引名称"""
    
    def __init__(self, resampler: pd.core.resample.Resampler, idx_name: str | None) -> None:
        self._resampler = resampler
        self._index_name = idx_name

    def __getattr__(self, name: str) -> Any:
        method = getattr(self._resampler, name)
        if not callable(method):
            return method

        def wrapped(*args: Any, **kwargs: Any) -> T:
            result = method(*args, **kwargs)
            if hasattr(result, "index"):
                result.index.name = self._index_name
            return result
        return wrapped

def safe_resample(df: T, freq: str, **kwargs: Any) -> IndexPreservingResampler[T]:
    """安全重采样函数"""
    index_name = df.index.name
    return IndexPreservingResampler(df.resample(freq, **kwargs), index_name)

使用方法：

# 使用自定义安全重采样器
safe_resample(pyarrow_df, "2h").mean().reset_index()["timestamp"]  # 正常工作

技术建议

对于依赖时间序列重采样功能的数据分析工作流，建议：

1. 暂时避免在关键流程中使用pyarrow数据类型进行重采样操作
2. 如果必须使用pyarrow数据类型，可采用上述临时解决方案
3. 关注Pandas官方更新，等待此问题被修复
4. 在升级Pandas版本时，特别注意测试重采样相关功能

总结

这个问题揭示了Pandas在处理不同数据类型时可能存在的行为不一致性。虽然pyarrow数据类型提供了性能优势，但在某些特定操作中可能带来意外的行为差异。作为数据工程师或分析师，在使用新特性时需要充分测试，确保功能符合预期。