Pandas中DatetimeIndex按年偏移结果不符合预期如何解决？

问题原因 #

你对shift方法的频率参数理解存在偏差：pandas中'Y'作为频率参数时，默认指代年末锚定偏移（YearEnd），shift(1, 'Y')的逻辑是把每个日期偏移到下一个年末日期，因此所有日期都会对齐到同一年的12月31日，并不是你预期的「月日不变、年份加1」。
所有锚定型频率（比如'Y'年末、'M'月末、'QS'季初等）用在shift方法中时，都会将日期对齐到对应周期的锚点，不会保留原日期的月/日信息。另外按365D偏移的方案会受平闰年影响，不推荐使用。

正确实现方式 #

要实现日期保留月日、仅年份向后偏移1年，直接使用pd.DateOffset指定偏移规则即可，兼容你使用的pandas 1.3.0版本：

import pandas as pd
month_starts = pd.date_range('1/1/2011', periods=5, freq='MS')
# 仅偏移年份，保留月日信息
shifted_index = month_starts + pd.DateOffset(years=1)
# 如果需要保留原索引的MS（月初）频率，可以手动赋值
shifted_index.freq = 'MS'

print("Original:", month_starts)
print("Shifted :", shifted_index)

运行输出结果和你预期完全一致：

Original: DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-02-01', '2011-03-01', '2011-04-01',
              '2011-05-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='MS')
Shifted : DatetimeIndex(['2012-01-01', '2012-02-01', '2012-03-01', '2012-04-01',
              '2012-05-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='MS')

该方案会自动处理边界情况：比如2020-02-29（闰年2月最后一天）偏移1年时，会自动调整为2021-02-28，不会生成非法日期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fuenfundachtzig