Pandas中使用DatetimeIndex筛选时如何保留频率属性？

我有一个年度频率的DatetimeIndex，以及两个序列，它们共同覆盖了该索引的所有值：

import pandas as pd
i = pd.date_range('2023', freq='AS', periods=3)
s1 = pd.Series([1,2], [i[0], i[2]])
s2 = pd.Series([-30], [i[1]])

concat = pd.concat([s1, s2])

最后一行我将这些序列合并为一个更长的序列，其索引值未排序。

我可以使用result = concat.loc[i]按原索引顺序筛选值。

问题在于freq属性丢失了。

原索引的频率为i.freq（<YearBegin: month=1>），但result.index.freq的值为None。

我对此感到困惑；我理解.loc[]会筛选concat中的对应值，并返回以i为索引的Series，所以我认为result的索引应该保留频率。

有没有办法保留该频率？

• 在这里，我可以手动设置频率，比如result.index.freq = 'AS'，或者让pandas推断频率：result.index.freq = pd.infer_freq(result.index)。
• 但我无法保证i始终是DatetimeIndex。
• 我希望避免进行大量的类型检查和错误捕获，比如：

  if isinstance(concat.index, pd.DatetimeIndex) and i.freq:
    try:
      concat.index.freq = i.freq
    except ValueError:
      pass
  

  ……如果有可能的话。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ElRudi