Python Pandas – 创建 PeriodIndex 并获取每月的日数

在Python之中，Pandas库是一个非常强大的工具，可用于数据处理和分析。Pandas主要提供了两种数据类型：Series和DataFrame。而PeriodIndex是一种时间索引类型，可用于在Pandas之中创建时间序列数据。本文将介绍如何使用Pandas创建PeriodIndex，并获取每月的日数。

创建PeriodIndex

首先，我们来通过示例代码来创建一个PeriodIndex。下面的代码会创建一个2019年1月1日到2019年12月31日的PeriodIndex。

import pandas as pd

period_index = pd.period_range(start='2019-01-01', end='2019-12-31', freq='D')
print(period_index)

执行上述代码，我们会得到如下输出：

PeriodIndex(['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03', '2019-01-04',
             '2019-01-05', '2019-01-06', '2019-01-07', '2019-01-08',
             '2019-01-09', '2019-01-10',
             ...
             '2019-12-22', '2019-12-23', '2019-12-24', '2019-12-25',
             '2019-12-26', '2019-12-27', '2019-12-28', '2019-12-29',
             '2019-12-30', '2019-12-31'],
            dtype='period[D]', length=365, freq='D')

上面的代码创建了一个名为period_index的PeriodIndex对象。通过start和end参数指定了PeriodIndex的开始时间和结束时间。这里我们将日期格式设置为“YYYY-MM-DD”。freq参数指定了索引的频率。在这种情况下，它是“D”，表示每天。

请注意，输出中的日期格式是“YYYY-MM-DD”。它是PeriodIndex对象的元素。dtype指定Pandas使用的数据类型，在这种情况下是“period[D]”。length指定PeriodIndex对象中的元素数量。频率为“D”，这意味着每天都有一个元素。

获取每月的日数

在Pandas之中，我们可以很容易地获取每月的日数。下面的代码会创建一个空的Pandas DataFrame，然后在该DataFrame之中循环遍历每个月，并使用PeriodIndex对象、monthrange()方法获得每个月的天数。最后，使用index和days两个列表来创建DataFrame。

import pandas as pd
import calendar

period_index = pd.period_range(start='2019-01-01', end='2019-12-31', freq='M')

index = []
days = []

for i in period_index:
    days_in_month = calendar.monthrange(i.year, i.month)[1]
    index.append(i.strftime('%Y-%m'))
    days.append(days_in_month)

df = pd.DataFrame({'days_in_month': days}, index=index)
print(df)

执行上述代码，我们会得到如下输出：

         days_in_month
2019-01             31
2019-02             28
2019-03             31
2019-04             30
2019-05             31
2019-06             30
2019-07             31
2019-08             31
2019-09             30
2019-10             31
2019-11             30
2019-12             31

上面的代码创建了一个名为df的DataFrame对象，它包含了每个月的日数。index列表包含了每个月的年份和月份（“YYYY-MM”格式），days列表包含了每个月的天数。最后，以index和days两个列表为基础创建了一个DataFrame。