文章目录
- 时期及其算术运算
- 时期的频率转换
- 按季度计算的时期频率
- 将Timestamp转换为Period（及其反向过程）
- 通过数组创建PeriodIndex
时期及其算术运算
时期（period）表示的是时间区间，比如数日、数月、数季、数年等。Period类所表示的就是这种数据类型，其构造函数需要用到一个字符串或整数，以及表11-4中的频率：
In [149]: p = pd.Period(2007, freq='A-DEC')
In [150]: p
Out[150]: Period('2007', 'A-DEC')这里，这个Period对象表示的是从2007年1月1日到2007年12月31日之间的整段时间。只需对Period对象加上或减去一个整数即可达到根据其频率进行位移的效果：
In [151]: p + 5
Out[151]: Period('2012', 'A-DEC')
In [152]: p - 2
Out[152]: Period('2005', 'A-DEC')如果两个Period对象拥有相同的频率，则它们的差就是它们之间的单位数量：
In [153]: pd.Period('2014', freq='A-DEC') - p
Out[153]: 7period_range函数可用于创建规则的时期范围：
In [154]: rng = pd.period_range('2000-01-01', '2000-06-30', freq='M')
In [155]: rng
Out[155]: PeriodIndex(['2000-01', '2000-02', '2000-03', '2000-04', '2000-05', '20
00-06'], dtype='period[M]', freq='M')PeriodIndex类保存了一组Period，它可以在任何pandas数据结构中被用作轴索引：
In [156]: pd.Series(np.random.randn(6), index=rng)
Out[156]:
2000-01 -0.514551
2000-02 -0.559782
2000-03 -0.783408
2000-04 -1.797685
2000-05 -0.172670
2000-06 0.680215
Freq: M, dtype: float64如果你有一个字符串数组，你也可以使用PeriodIndex类：
In [157]: values = ['2001Q3', '2002Q2', '2003Q1']
In [158]: index = pd.PeriodIndex(values, freq='Q-DEC')
In [159]: index
Out[159]: PeriodIndex(['2001Q3', '2002Q2', '2003Q1'], dtype='period[Q-DEC]', freq
='Q-DEC')时期的频率转换
Period和PeriodIndex对象都可以通过其asfreq方法被转换成别的频率。假设我们有一个年度时期，希望将其转换为当年年初或年末的一个月度时期。该任务非常简单：
In [160]: p = pd.Period('2007', freq='A-DEC')
In [161]: p
Out[161]: Period('2007', 'A-DEC')
In [162]: p.asfreq('M', how='start')
Out[162]: Period('2007-01', 'M')
In [163]: p.asfreq('M', how='end')
Out[163]: Period('2007-12', 'M')你可以将Period(‘2007’,‘A-DEC’)看做一个被划分为多个月度时期的时间段中的游标。图11-1对此进行了说明。对于一个不以12月结束的财政年度，月度子时期的归属情况就不一样了：
In [164]: p = pd.Period('2007', freq='A-JUN')
In [165]: p
Out[165]: Period('2007', 'A-JUN')
In [166]: p.asfreq('M', 'start')
Out[166]: Period('2006-07', 'M')
In [167]: p.asfreq('M', 'end')
Out[167]: Period('2007-06', 'M')
在将高频率转换为低频率时，超时期（superperiod）是由子时期（subperiod）所属的位置决定的。例如，在A-JUN频率中，月份“2007年8月”实际上是属于周期“2008年”的：
In [168]: p = pd.Period('Aug-2007', 'M')
In [169]: p.asfreq('A-JUN')
Out[169]: Period('2008', 'A-JUN')完整的PeriodIndex或TimeSeries的频率转换方式也是如此：
In [170]: rng = pd.period_range('2006', '2009', freq='A-DEC')
In [171]: ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
In [172]: ts
Out[172]:
2006 1.607578
2007 0.200381
2008 -0.834068
2009 -0.302988
Freq: A-DEC, dtype: float64
In [173]: ts.asfreq('M', how='start')
Out[173]:
2006-01 1.607578
2007-01 0.200381
2008-01 -0.834068
2009-01 -0.302988
Freq: M, dtype: float64这里，根据年度时期的第一个月，每年的时期被取代为每月的时期。如果我们想要每年的最后一个工作日，我们可以使用“B”频率，并指明想要该时期的末尾：
In [174]: ts.asfreq('B', how='end')
Out[174]:
2006-12-29 1.607578
2007-12-31 0.200381
2008-12-31 -0.834068
2009-12-31 -0.302988
Freq: B, dtype: float64按季度计算的时期频率
季度型数据在会计、金融等领域中很常见。许多季度型数据都会涉及“财年末”的概念，通常是一年12个月中某月的最后一个日历日或工作日。就这一点来说，时期"2012Q4"根据财年末的不同会有不同的含义。pandas支持12种可能的季度型频率，即Q-JAN到Q-DEC：
In [175]: p = pd.Period('2012Q4', freq='Q-JAN')
In [176]: p
Out[176]: Period('2012Q4', 'Q-JAN')在以1月结束的财年中，2012Q4是从11月到1月（将其转换为日型频率就明白了）。图11-2对此进行了说明：
In [177]: p.asfreq('D', 'start')
Out[177]: Period('2011-11-01', 'D')
In [178]: p.asfreq('D', 'end')
Out[178]: Period('2012-01-31', 'D')[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GhMyi2w4-1620530802625)(img/7178691-e2e1d52c9766f6ff.png)]
因此，Period之间的算术运算会非常简单。例如，要获取该季度倒数第二个工作日下午4点的时间戳，你可以这样：
In [179]: p4pm = (p.asfreq('B', 'e') - 1).asfreq('T', 's') + 16 * 60
In [180]: p4pm
Out[180]: Period('2012-01-30 16:00', 'T')
In [181]: p4pm.to_timestamp()
Out[181]: Timestamp('2012-01-30 16:00:00')period_range可用于生成季度型范围。季度型范围的算术运算也跟上面是一样的：
In [182]: rng = pd.period_range('2011Q3', '2012Q4', freq='Q-JAN')
In [183]: ts = pd.Series(np.arange(len(rng)), index=rng)
In [184]: ts
Out[184]:
2011Q3 0
2011Q4 1
2012Q1 2
2012Q2 3
2012Q3 4
2012Q4 5
Freq: Q-JAN, dtype: int64
In [185]: new_rng = (rng.asfreq('B', 'e') - 1).asfreq('T', 's') + 16 * 60
In [186]: ts.index = new_rng.to_timestamp()
In [187]: ts
Out[187]:
2010-10-28 16:00:00 0
2011-01-28 16:00:00 1
2011-04-28 16:00:00 2
2011-07-28 16:00:00 3
2011-10-28 16:00:00 4
2012-01-30 16:00:00 5
dtype: int64将Timestamp转换为Period（及其反向过程）
通过使用to_period方法，可以将由时间戳索引的Series和DataFrame对象转换为以时期索引：
In [188]: rng = pd.date_range('2000-01-01', periods=3, freq='M')
In [189]: ts = pd.Series(np.random.randn(3), index=rng)
In [190]: ts
Out[190]:
2000-01-31 1.663261
2000-02-29 -0.996206
2000-03-31 1.521760
Freq: M, dtype: float64
In [191]: pts = ts.to_period()
In [192]: pts
Out[192]:
2000-01 1.663261
2000-02 -0.996206
2000-03 1.521760
Freq: M, dtype: float64由于时期指的是非重叠时间区间，因此对于给定的频率，一个时间戳只能属于一个时期。新PeriodIndex的频率默认是从时间戳推断而来的，你也可以指定任何别的频率。结果中允许存在重复时期：
In [193]: rng = pd.date_range('1/29/2000', periods=6, freq='D')
In [194]: ts2 = pd.Series(np.random.randn(6), index=rng)
In [195]: ts2
Out[195]:
2000-01-29 0.244175
2000-01-30 0.423331
2000-01-31 -0.654040
2000-02-01 2.089154
2000-02-02 -0.060220
2000-02-03 -0.167933
Freq: D, dtype: float64
In [196]: ts2.to_period('M')
Out[196]:
2000-01 0.244175
2000-01 0.423331
2000-01 -0.654040
2000-02 2.089154
2000-02 -0.060220
2000-02 -0.167933
Freq: M, dtype: float64要转换回时间戳，使用to_timestamp即可：
In [197]: pts = ts2.to_period()
In [198]: pts
Out[198]:
2000-01-29 0.244175
2000-01-30 0.423331
2000-01-31 -0.654040
2000-02-01 2.089154
2000-02-02 -0.060220
2000-02-03 -0.167933
Freq: D, dtype: float64
In [199]: pts.to_timestamp(how='end')
Out[199]:
2000-01-29 0.244175
2000-01-30 0.423331
2000-01-31 -0.654040
2000-02-01 2.089154
2000-02-02 -0.060220
2000-02-03 -0.167933
Freq: D, dtype: float64通过数组创建PeriodIndex
固定频率的数据集通常会将时间信息分开存放在多个列中。例如，在下面这个宏观经济数据集中，年度和季度就分别存放在不同的列中：
In [200]: data = pd.read_csv('examples/macrodata.csv')
In [201]: data.head(5)
Out[201]:
year quarter realgdp realcons realinv realgovt realdpi cpi \
0 1959.0 1.0 2710.349 1707.4 286.898 470.045 1886.9 28.98
1 1959.0 2.0 2778.801 1733.7 310.859 481.301 1919.7 29.15
2 1959.0 3.0 2775.488 1751.8 289.226 491.260 1916.4 29.35
3 1959.0 4.0 2785.204 1753.7 299.356 484.052 1931.3 29.37
4 1960.0 1.0 2847.699 1770.5 331.722 462.199 1955.5 29.54
m1 tbilrate unemp pop infl realint
0 139.7 2.82 5.8 177.146 0.00 0.00
1 141.7 3.08 5.1 177.830 2.34 0.74
2 140.5 3.82 5.3 178.657 2.74 1.09
3 140.0 4.33 5.6 179.386 0.27 4.06
4 139.6 3.50 5.2 180.007 2.31 1.19
In [202]: data.year
Out[202]:
0 1959.0
1 1959.0
2 1959.0
3 1959.0
4 1960.0
5 1960.0
6 1960.0
7 1960.0
8 1961.0
9 1961.0
...
193 2007.0
194 2007.0
195 2007.0
196 2008.0
197 2008.0
198 2008.0
199 2008.0
200 2009.0
201 2009.0
202 2009.0
Name: year, Length: 203, dtype: float64
In [203]: data.quarter
Out[203]:
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 4.0
4 1.0
5 2.0
6 3.0
7 4.0
8 1.0
9 2.0
...
193 2.0
194 3.0
195 4.0
196 1.0
197 2.0
198 3.0
199 4.0
200 1.0
201 2.0
202 3.0
Name: quarter, Length: 203, dtype: float64通过将这些数组以及一个频率传入PeriodIndex，就可以将它们合并成DataFrame的一个索引：
In [204]: index = pd.PeriodIndex(year=data.year, quarter=data.quarter,
.....: freq='Q-DEC')
In [205]: index
Out[205]:
PeriodIndex(['1959Q1', '1959Q2', '1959Q3', '1959Q4', '1960Q1', '1960Q2',
'1960Q3', '1960Q4', '1961Q1', '1961Q2',
...
'2007Q2', '2007Q3', '2007Q4', '2008Q1', '2008Q2', '2008Q3',
'2008Q4', '2009Q1', '2009Q2', '2009Q3'],
dtype='period[Q-DEC]', length=203, freq='Q-DEC')
In [206]: data.index = index
In [207]: data.infl
Out[207]:
1959Q1 0.00
1959Q2 2.34
1959Q3 2.74
1959Q4 0.27
1960Q1 2.31
1960Q2 0.14
1960Q3 2.70
1960Q4 1.21
1961Q1 -0.40
1961Q2 1.47
...
2007Q2 2.75
2007Q3 3.45
2007Q4 6.38
2008Q1 2.82
2008Q2 8.53
2008Q3 -3.16
2008Q4 -8.79
2009Q1 0.94
2009Q2 3.37
2009Q3 3.56
Freq: Q-DEC, Name: infl, Length: 203, dtype: float64
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