如何根据IntervalIndex对跳过的datetime的值求和？

根据IntervalIndex对跳过的datetime的值求和可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经导入了必要的库，包括pandas和numpy。
2. 创建一个IntervalIndex对象，该对象包含了你要操作的时间间隔。
3. 使用IntervalIndex对象的get_indexer_missing方法获取缺失的时间间隔的索引。
4. 使用numpy的diff函数计算索引之间的差异，以确定跳过的时间间隔。
5. 使用numpy的cumsum函数对跳过的时间间隔进行累加求和。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个IntervalIndex对象
interval_index = pd.interval_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10', freq='D')

# 获取缺失的时间间隔的索引
missing_index = interval_index.get_indexer_missing()

# 计算索引之间的差异，确定跳过的时间间隔
skipped_intervals = np.diff(missing_index)

# 对跳过的时间间隔进行累加求和
sum_of_skipped_intervals = np.cumsum(skipped_intervals)

print("跳过的时间间隔求和：", sum_of_skipped_intervals)

在这个例子中，我们创建了一个从2022年1月1日到2022年1月10日的每日时间间隔。假设在这个时间范围内有一些日期被跳过了，我们可以使用上述代码来计算跳过的时间间隔的求和。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能会根据你的具体需求和数据结构有所不同。此外，根据你的具体情况，可能需要进一步处理缺失的时间间隔，例如填充缺失值或进行其他操作。