Python Pandas – 从 PeriodIndex 对象获取年份

在使用Pandas处理时间序列数据时，PeriodIndex是一种经常出现的数据类型。PeriodIndex是一种用于表示一段时间的时间段（period）的对象。但有时我们需要从PeriodIndex对象中提取年份，可能会让一些新同学感到不知所措，所以我们来讲一讲如何从PeriodIndex对象获取年份。

前提知识

在使用Python Pandas处理时间序列数据之前，需要明确时间序列数据的两个概念：时间戳（Timestamp）和时间段（Period）。其中时间戳是指特定的时刻，而时间段指一段时间范围。在Pandas中，时间戳使用DatetimeIndex类进行表示，时间段使用PeriodIndex类进行表示。需要通过resample或groupby操作，将数据转化为PeriodIndex类型后才能使用以下的方法。

获取年份的方法

获取PeriodIndex对象中的年份，有以下两种方法：

使用.year属性获取

PeriodIndex对象具有一个.year属性，可以用来获取PeriodIndex对象中每个时间段的年份。

拿一个示例来说明：

import pandas as pd

# 创建PeriodIndex对象
dates = pd.date_range('20210101', periods=6, freq='M')
period_index = pd.PeriodIndex(dates, freq='M')

# 使用.year属性获取年份
for period in period_index:
    print(period.year)

输出结果如下：

从输出结果来看，我们成功地从PeriodIndex对象中获取了每个时间段的年份，这就是使用.year属性的方法。

使用to_timestamp()方法获取

另一种获取PeriodIndex对象中年份的方法是使用to_timestamp()方法。to_timestamp()方法会将每个时间段转换为该时间段中的某个时间点，例如我们可以将月份转换为每月的第一天，然后使用DatetimeIndex对象的.year属性获取年份。

再拿一个示例来说明：

import pandas as pd

# 创建PeriodIndex对象
dates = pd.date_range('20210101', periods=6, freq='M')
period_index = pd.PeriodIndex(dates, freq='M')

# 使用to_timestamp()方法和.year属性获取年份
for period in period_index:
    print(period.to_timestamp().year)

输出结果如下：