尽管熊猫识别了DateTime索引，但季节性分解图不会显示

问题描述

我按如下方式加载了数据

og_data=pd.read_excel(r'C:\Users\hp\Downloads\dataframe.xlsx',index_col='DateTime')

它看起来像这样：

DateTime             A
2019-02-04 10:37:54  0
2019-02-04 10:47:54  1
2019-02-04 10:57:54  2
2019-02-04 11:07:54  3
2019-02-04 11:17:54  4

问题是，我正在尝试将数据设置为频率，但是我必须丢弃NaN值，即使我没有设置，这似乎也是一个不规则的频率。我有大熊猫可以识别索引的DateTime：

og_data.index

DatetimeIndex
dtype='datetime64[ns]',name='DateTime',length=15536,freq=None)

但是当我尝试这样做时：

og_data.index.freq = '10T'

那应该是10分钟，对吧？ 但我却收到以下错误：

ValueError: Inferred frequency None from passed values does not conform to passed frequency 10T

即使我将频率设置为天：

og_data.index.freq = 'D'

我遇到类似的错误。

目标是获取季节性分解图，因为我想预测数据。但是，当我尝试这样做时，出现以下错误：

result=seasonal_decompose(og_data['A'],model='add')
result.plot();

ValueError: You must specify a period or x must be a pandas object with a DatetimeIndex with a freq not set to None

这很有意义，我无法将datetime索引设置为指定的频率。我需要每10分钟一次，请告知。

解决方法

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