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我有一个 pd.DataFrame 格式的时间序列，它的索引是日期时间类型。我有另一个数据框，其中包含一个值（价格）和一个时间间隔的索引。此价格指数的最后输入不得有结束日期。只要我没有更新我的价格指数，我希望最后一个值在未来永远有效。

import pandas as pd
str_date_list=[pd.to_datetime("2018-01-01"),pd.to_datetime("2019-01-01"),pd.to_datetime("2020-01-01")]
index = pd.IntervalIndex.from_breaks(str_date_list,closed='left')
price_index=pd.DataFrame(index=index,data={"test":[1,2]})
date_test=pd.to_datetime("2020-05-01")
price_index.loc[date_test][0]

在这个例子中，我把 2020 年作为结束日期，但实际上，我不知道结束日期，也不想写“3000-01-01”，这很难看。

有没有办法制作一个无限的日期时间间隔？有没有办法正确编写 pd.to_datetime(inf) 或 pd.to_datetime(-inf) ？

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虽然不严格等同于inf您要求的值，但pandas.Timestamp.max可能是一个方便的选择？

import pandas as pd
pd.Timestamp.max

返回最大允许值：

Timestamp('2262-04-11 23:47:16.854775807')
于 2019-08-14T13:37:52.227 回答