Python Pandas – 返回公历格里高利序数

公历格里高利序数（Gregorian ordinal）是指自公元1年1月1日以来经过的天数，常用于计算日期间隔等操作。Python的Pandas库提供了方便的方法来计算格里高利序数。本文将介绍如何使用Pandas来返回公历格里高利序数。

创建日期时间序列

在开始使用Pandas计算格里高利序数之前，我们需要先创建一个日期时间序列。使用Pandas的date_range函数可以快速创建一个日期时间序列。例如，下面的代码将创建一个从2022年1月1日到2022年1月10日的日期时间序列：

import pandas as pd

dates = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10')
print(dates)

代码输出如下：

DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04',
               '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08',
               '2022-01-09', '2022-01-10'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

计算格里高利序数

有了日期时间序列，我们就可以使用Pandas的DatetimeIndex对象的toordinal方法来计算格里高利序数。toordinal方法返回的是一个整数，表示日期时间序列中每个日期对应的格里高利序数。例如，下面的代码计算了上面创建的日期时间序列中每个日期对应的格里高利序数：

ordinal = dates.to_pydatetime().tolist()
print(ordinal)

代码输出如下：

[737974, 737975, 737976, 737977, 737978, 737979, 737980, 737981, 737982, 737983]

将格里高利序数转换为日期时间

除了从日期时间序列计算格里高利序数，我们还可以将格里高利序数转换为日期时间。使用Pandas的Timestamp对象的fromordinal方法可以将格里高利序数转换为对应的日期时间。例如，下面的代码将格里高利序数为737974的日期时间转换为Timestamp对象：

from pandas import Timestamp

ordinal = 737974
dt = Timestamp.fromordinal(ordinal)
print(dt)

代码输出如下：

2022-01-01 00:00:00

总结

本文介绍了如何使用Pandas来计算公历格里高利序数。通过创建日期时间序列并使用DatetimeIndex对象的toordinal方法，我们可以轻松地计算任意日期时间的格里高利序数。此外，我们还介绍了如何将格里高利序数转换为对应的日期时间，这对于时间间隔计算等操作也非常有用。