Python Pandas – 将 PeriodIndex 对象转换为 Timestamp 并设置频率

简介

在 pandas 中，PeriodIndex 是由一组周期组成的索引对象，例如一段时间的每个月份或每个季度。但在实际的数据分析过程中，更常见的是将这些周期转换为具体的时间点，以便于进行更为细致的分析。本文将介绍如何将 PeriodIndex 对象转换为 Timestamp 对象，并在此基础上设置时间频率。

示例

先导入 pandas 库：

import pandas as pd

接下来，我们可以用 pd.PeriodIndex() 创建一个 PeriodIndex 对象，例如以下代码创建了一个包含四个月份的 PeriodIndex 对象：

periods = pd.PeriodIndex(['2020-01', '2020-02', '2020-03', '2020-04'], freq='M')
print(periods)

运行结果如下：

PeriodIndex(['2020-01', '2020-02', '2020-03', '2020-04'], dtype='period[M]', freq='M')

其中，dtype='period[M]' 表示该索引对象中的数据类型为 Period（周期），而 freq='M' 表示该索引对象的周期为每个月。

接着，我们可以使用 period.to_timestamp() 方法将 PeriodIndex 对象转换为 DatetimeIndex 对象。在转换时，需要指定转换后的时间点所对应的时间戳类型，例如 M 表示每个月末，D 表示每天的零点时刻，H 表示每个小时的开始等等，具体如下：

例如，以下代码将上面创建的 PeriodIndex 对象转换为每个月末的时间点：

timestamps = periods.to_timestamp(freq='M')
print(timestamps)

运行结果如下：

DatetimeIndex(['2020-01-31', '2020-02-29', '2020-03-31', '2020-04-30'], dtype='datetime64[ns]', freq='M')

其中，dtype='datetime64[ns]' 表示该索引对象中的数据类型为 Datetime（时间），freq='M' 表示该索引对象的时间频率为每个月末。

最后，我们可以使用 pd.Series() 将时间点转换为 Series 对象：

values = [10, 20, 30, 40]
series = pd.Series(values, index=timestamps)
print(series)

运行结果如下：

2020-01-31    10
2020-02-29    20
2020-03-31    30
2020-04-30    40
dtype: int64

这样，我们就成功地将 PeriodIndex 对象转换为了以具体时间点为索引的 Series 对象，并可以对其进行进一步的处理和分析。

结论

通过本文的介绍，我们了解了如何将 PeriodIndex 对象转换为 Timestamp 对象，并在此基础上学习了如何设置时间频率。这样的操作在日常数据分析中很常见，例如我们可以用 PeriodIndex 对象表示每个季度的数据，然后将其转换为每个季度末的时间点并进行分析，或者将其转换为每个月末的时间点，对数据进行更详细的分析，具体根据实际情况而定。掌握了这个技巧，相信你能更加灵活地处理时间序列数据，为数据分析工作带来便利。