5. PeriodIndex

  1. 如果将一个Period序列作为索引，则该索引就是PeriodIndex类型。其各位置的值为Period对象。

    1.   pd.PeriodIndex(data=None, ordinal=None, freq=None, start=None, end=None,
    3.   periods=None, copy=False, name=None, tz=None, dtype=None, **kwargs)
    • data：一个array-like对象，给出了各个时间段
    • copy：一个布尔值，如果为True 则拷贝基础数据
    • freq：一个字符串或者period对象，给出了频率
    • start：一个period-like，指定了起始时间段。如果data=None，则使用它来生成时间段
    • periods：一个整数（大于0），指定生成多少个时间段。如果data=None，则使用它来生成时间段
    • end：一个period-like，指定了结束时间段。如果data=None且periods=None，则使用它来生成时间段
    • year/month/quarter/day/hour/minute/second：一个整数、array或者Series 。通过它们可以组装出一个Period序列。
    • tz： 一个字符串，指定了时区。如果非空，则返回的是localized DatetimeIndex
    • name：指定了Index的名字

    PeriodIndex

  2. pandas.period_range()函数可以生成指定长度的PeriodIndex

    1.   pd.period_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D', name=None)

    参数意义参见PeriodIndex的构造函数。

  3. PeriodIndex的方法有：（PeriodIndex继承自Index，因此它有Index的所有方法）

    • asfreq( freq=None, how='E')：转换成另一种频率的时间段
    • to_timestamp(self, freq=None, how='start')：转成DatetimeIndex
    • tz_convert(self, tz)/tz_localize(self, tz, infer_dst=False)：转成对应时区的DatetimeIndex

    任何Period的属性都可以作用于PeriodIndex。 PeriodIndex_method