Pandas 'period_range` cho kết quả kỳ lạ

Question

Tôi muốn có một phạm vi thời gian gấu trúc với 25 giờ bù đắp, và tôi thấy có hai cách để làm điều này (xem here):

Cách đầu tiên là sử dụng freq=25H, mà tôi cố gắng, và đã cho tôi câu trả lời đúng:

import pandas as pd 
pd.period_range(start='2016-01-01 10:00', freq = '25H', periods = 10) 

và kết quả là

PeriodIndex(['2016-01-01 10:00', '2016-01-02 11:00', '2016-01-03 12:00', 
      '2016-01-04 13:00', '2016-01-05 14:00', '2016-01-06 15:00', 
      '2016-01-07 16:00', '2016-01-08 17:00', '2016-01-09 18:00', 
      '2016-01-10 19:00'], 
      dtype='int64', freq='25H') 

cách thứ hai, sử dụng freq=1D1H, tuy nhiên, đã cho tôi một con chuột Kết quả cô lạ:

pd.period_range(start='2016-01-01 10:00', freq = '1D1H', periods = 10) 

và tôi đã nhận

PeriodIndex(['1971-12-02 01:00', '1971-12-02 02:00', '1971-12-02 03:00', 
       '1971-12-02 04:00', '1971-12-02 05:00', '1971-12-02 06:00', 
       '1971-12-02 07:00', '1971-12-02 08:00', '1971-12-02 09:00', 
       '1971-12-02 10:00'], 
      dtype='int64', freq='25H') 

Vì vậy, có lẽ 1D1H không phải là một cách hợp lệ để xác định tần số? làm thế nào để 1971 xuất hiện? (Tôi cũng cố gắng sử dụng sử dụng 1D1H như tần số đối với phương pháp date_range(), mà đã mang lại câu trả lời đúng.)

pd.date_range('2016-01-01 10:00', freq = '1D1H', periods = 10) 
DatetimeIndex(['2016-01-01 10:00:00', '2016-01-02 11:00:00', 
       '2016-01-03 12:00:00', '2016-01-04 13:00:00', 
       '2016-01-05 14:00:00', '2016-01-06 15:00:00', 
       '2016-01-07 16:00:00', '2016-01-08 17:00:00', 
       '2016-01-09 18:00:00', '2016-01-10 19:00:00'], 
       dtype='datetime64[ns]', freq='25H') 

EDIT: có vẻ như với period_range(), mặc dù freq=1D1H không hoạt động, freq=1H1D làm. Lý do vẫn chưa được biết.

EDIT2: lỗi này đã được xác định là lỗi, xem câu trả lời bên dưới.

Answer 1

Lỗi đã được xác định và reported on GitHub.

EDIT: A fix đã được hợp nhất và sẽ được đưa vào v0.19.