在Python中，我們常常需要處理時間相關的數據。但有些情況下，我們可能會遇到一些時間不連續的問題。這種情況通常出現在以下幾種情境：

1. 數據中斷導致的時間間隔不連續；

2. 跨越不同時間區間的數據需要合并；

3. 數據集中有多個不同的時間間隔。

# 示例代碼 - 計算不連續時間段的相對位置
# 導入必要庫
import numpy as np
import pandas as pd
# 創建時間序列
idx = pd.date_range(start='2022-01-01 00:00:00', end='2022-01-10 23:59:59', freq='5H')
# 打亂順序并插入缺失值
idx = idx[np.random.permutation(len(idx))]
idx_missing = np.random.choice(range(len(idx)), int(len(idx)*0.2), replace=False)
for i in idx_missing:
idx[i] = np.nan
# 將時間序列轉化為Dataframe
df = pd.DataFrame(idx, columns=['time'])
df['value'] = np.random.randn(len(df))
# 計算相對位置
df['delta_time'] = df['time'].diff()
df['delta_value'] = df['value'].diff()
df.dropna(subset=['delta_time'], inplace=True)
# 輸出結果
print(df)

在示例代碼中，我們模擬了一個時間序列，隨機插入了20%的缺失值。接著，我們使用pandas庫計算了每個時間點與前一個時間點的時間差和數值差，再將缺失值所在行刪除。最后，我們得到了一個不斷連續的時間序列。