极客笔记Python Pandas – 计算指定频率下索引值与转换为PeriodArray的索引之间的TimedeltaArray差异
在使用Python Pandas进行数据分析时，我们经常需要进行时间序列的处理。在处理时间序列数据时，会用到Pandas中的Period和Timedelta类型，其中Period表示一段时间段，可以类比UNIX时间戳；而Timedelta则表示两个时间之间的时间差。
在使用Pandas进行时间序列上的计算时，我们有时会需要将索引值转换为Period对象，方便对时间序列进行聚合、分组等操作。但是，在转换完成后，我们可能需要计算Period对象与原来索引值的时间差异，以便统计分析时间上的变化情况。针对这种情况，我们可以使用Pandas中的TimedeltaArray和PeriodArray来计算时间差异。
TimedeltaArray和PeriodArray
在Pandas中，TimedeltaArray和PeriodArray都是用来表示时间差异的，但它们并不是完全等价的。一个Timedelta对象表示两个时间之间的时间差，而一个Period对象则表示一段时间段。
Timedelta对象可以通过字符串表示或者使用datetime对象进行创建：
import pandas as pd
import datetime
td1 = pd.Timedelta('1 days')
td2 = datetime.timedelta(days=1)
同样地，Period对象也可以通过字符串或者日期时间对象进行创建：
# Period的频率为天
p1 = pd.Period('2022-01-01')
p2 = pd.Period(datetime.date(2022, 1, 1))
# Period的频率为月
p3 = pd.Period('2022-01')
p4 = pd.Period(datetime.date(2022, 1, 1), freq='M')
在Pandas中，TimedeltaArray对象可以通过subtract方法用来计算两个时间的时间差异。而PeriodArray则可以通过asfreq方法转换为另一种频率下的Period对象。在进行转换时，Pandas会根据数据的实际情况对时间进行截断或者填充。
计算指定频率下索引值与PeriodArray索引之间的时间差异
在进行时间序列的计算时，我们通常需要先将索引值转换为Period对象，方便对时间序列进行聚合、分组等操作。但是，在转换完成后，我们需要计算原来索引值与Period对象之间的时间差异，以便统计分析时间上的变化情况。下面我们就来演示如何计算指定频率下索引值与PeriodArray索引之间的时间差异。
首先，我们需要先创建一组时间序列数据。这里我们以1周为频率创建一个时间序列：
dates = pd.date_range(start='2022-01-02', end='2022-12-31', freq='W')
ts = pd.Series(range(len(dates)), index=dates)
接下来，我们将时间序列的索引值转换为以月为频率的Period对象：
ts_period = ts.to_period('M')
现在，我们可以通过asfreq方法将Period对象转换为以星期为频率的Period对象：
ts_period_as_week = ts_period.asfreq('W', method='start')
这时，我们可以通过使用Timedelta对象来计算原来的索引值与新的Period对象索引之间的时间差异：
tdiff = ts.index.values - ts_period_as_week.to_timestamp().values
这里的to_timestamp方法是将Period对象转换为Timestamp对象，方便进行时间差异的计算。使用values属性可以将差异值转换为一个numpy数组，方便后续操作。
现在，我们可以将时间差异转换为TimedeltaArray对象，以便进行统计分析：
tdiff_array = pd.arrays.TimedeltaArray(tdiff)
现在，我们已经得到了原来索引值与以星期为频率的Period对象索引之间的时间差异，可以使用这个TimeDeltaArray对象进行进一步的计算和分析。
结论
在使用Pandas进行时间序列数据分析时，我们会面临将索引值转换为Period对象的场景。为了计算原始索引值与Period对象之间的时间差异，我们可以使用Pandas中的TimedeltaArray和PeriodArray类型。通过将Period对象转换为另一种频率下的Period对象后，我们可以使用Timestamp对象计算两个时间之间的差异，然后将差异值转换为TimedeltaArray来方便后续操作和统计分析。掌握了这些技巧，我们可以更加灵活地处理Pandas中的时间序列数据。