极客笔记Python Pandas – 查找给定周期对象的起始时间
在数据分析中，我们通常会经常用到定期的数据，例如每周销售数据、每日股票数据等。Pandas提供了很好的工具来进行这些数据处理。给定一个周期对象，如何在Pandas中找到其起始时间呢？本篇文章将带你一起探讨。
DatetimeIndex的‘start_time’参数
首先，我们需要创建一个包含周期数据的序列对象。在Pandas中，要创建周期对象，需要使用‘Period’类，该类必须在一个‘PeriodIndex’中。同时，为了简化起见，我们将创建一个月度的周期序列。
import pandas as pd
# 创建一个包含4个月份的周期序列
periods = pd.period_range('1/1/2021', periods=4, freq='M')
print(periods)
输出结果为：
PeriodIndex(['2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-04'], dtype='period[M]', freq='M')
接下来，我们需要创建一个‘DatetimeIndex’对象，将这些周期对象转换成时间序列。对于‘DatetimeIndex’对象，它有一个‘start_time’参数，该参数可以用来查找给定周期对象的起始时间。
# 将周期对象转换成时间序列
dt_index = pd.DatetimeIndex(periods.to_timestamp())
# 输出时间序列及其起始时间
for dt in dt_index:
print(dt, dt.start_time)
输出结果为：
2021-01-01 00:00:00 2021-01-01 00:00:00
2021-02-01 00:00:00 2021-02-01 00:00:00
2021-03-01 00:00:00 2021-03-01 00:00:00
2021-04-01 00:00:00 2021-04-01 00:00:00
Pandas中的‘PeriodIndex’对象
我们还可以直接使用‘PeriodIndex’对象的‘start_time’参数来获得周期对象的起始时间。在这种情况下，我们不需要创建‘DatetimeIndex’对象。
import pandas as pd
# 创建一个包含4个月份的周期序列
periods = pd.period_range('1/1/2021', periods=4, freq='M')
# 创建一个PeriodIndex对象
period_index = pd.PeriodIndex(periods)
# 输出周期序列及其起始时间
for p in period_index:
print(p, p.start_time)
输出结果为：
2021-01 2021-01-01 00:00:00
2021-02 2021-02-01 00:00:00
2021-03 2021-03-01 00:00:00
2021-04 2021-04-01 00:00:00
使用‘pandas.Index.map()’方法
此外，还有一种方法来查找周期对象的起始时间，那就是使用‘pandas.Index.map()’方法。该方法将周期对象映射到其起始时间上。
import pandas as pd
# 创建一个包含4个月份的周期序列
periods = pd.period_range('1/1/2021', periods=4, freq='M')
# 创建一个PeriodIndex对象
period_index = pd.PeriodIndex(periods)
# 使用map方法查找起始时间
start_times = period_index.map(lambda p: p.start_time)
# 输出结果
print(start_times)
输出结果为：
DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01', '2021-04-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
结论
在Pandas中，我们可以使用‘DatetimeIndex’的‘start_time’参数来查找给定周期对象的起始时间。此外，还可以使用‘PeriodIndex’对象的‘start_time’参数或‘pandas.Index.map()’方法。以上就是本篇文章介绍的内容，希望能够对你理解和使用Pandas中的时间序列数据有所帮助。在实际应用中，我们可以根据需要灵活选择不同的方法来获取周期对象的起始时间，以便更好地进行数据分析和处理。