极客笔记Python Pandas – 将Period对象作为每日频率的时间戳返回
在Python Pandas中，Period对象可以表示时间段，而Timestamp对象可以表示具体的时间点。在处理时间序列数据时，我们可能需要将Period对象转换为Timestamp对象以便更加方便地进行操作。本文将介绍如何将Period对象作为每日频率的时间戳返回。
Timestamp和Period对象
在Pandas中，时间序列数据通常由Timestamp或Period对象表示。Timestamp对象表示一个具体的时间点，例如：
import pandas as pd
timestamp = pd.Timestamp('2021-01-01 12:00:00')
print(timestamp)
输出为：
2021-01-01 12:00:00
Period对象表示一个时间段，例如一个月、一周或一个季度。例如，下面的代码创建了一个表示2021年1月份的Period对象：
period = pd.Period('2021-01')
print(period)
输出为：
2021-01
Pandas支持各种时间频率，例如每年、每月、每天、每小时等。对于每个频率，都有一个对应的时间戳或时间段对象。例如，对于每日频率，Pandas提供了Timestamp和Period对象。
将Period对象转换为Timestamp对象
如果我们有一个Period对象，我们可以使用to_timestamp()方法将其转换为Timestamp对象。例如，下面的代码将2021年1月份的Period对象转换为每天的Timestamp对象：
import pandas as pd
period = pd.Period('2021-01')
timestamp = period.to_timestamp(freq='D')
print(timestamp)
输出为：
2021-01-01 00:00:00
在上面的代码中，我们指定了参数freq=’D’，表示将Period对象转换为每天的Timestamp对象。如果我们不指定freq参数，Pandas默认将Period对象转换为当前频率下的第一个时间点的Timestamp对象。
我们也可以将一个Series或DataFrame中的所有Period对象转换为Timestamp对象。例如，下面的代码将一个表示日期的Series中的所有Period对象转换为每天的Timestamp对象：
import pandas as pd
dates = pd.Series([pd.Period('2021-01-01'), pd.Period('2021-01-02'), pd.Period('2021-01-03')])
timestamps = dates.to_timestamp(freq='D')
print(timestamps)
输出为：
0 2021-01-01
1 2021-01-02
2 2021-01-03
dtype: datetime64[ns]
在上面的代码中，我们将freq参数设置为’D’，表示将所有Period对象转换为每天的Timestamp对象。
将PeriodIndex对象转换为DatetimeIndex对象
如果我们的DataFrame中的某一列是PeriodIndex对象，我们可能需要将其转换为DatetimeIndex对象。例如，考虑下面的DataFrame：
import pandas as pd
data = {
'date': pd.period_range('2021-01', '2021-02', freq='M'),
'value': [1, 2]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出为：
date value
0 2021-01 1
1 2021-02 2
在上面的代码中，我们创建了一个DataFrame，其中包含一个PeriodIndex列。如果我们想要将date列转换为DatetimeIndex列，我们可以使用to_timestamp()方法：
import pandas as pd
data = {
'date': pd.period_range('2021-01', '2021-02', freq='M'),
'value': [1, 2]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = df['date'].dt.to_timestamp(freq='D')
df = df.set_index('date')
print(df)
输出为：
value
date
2021-01-01 1
2021-02-01 2
在上面的代码中，我们使用dt属性访问PeriodIndex的to_timestamp()方法，并将其转换为每天的Timestamp对象。然后，我们使用set_index()方法将date列设置为索引，这将将其转换为DatetimeIndex对象。
使用PeriodIndex对象进行时间计算
PeriodIndex对象不仅可以表示时间段，还可以进行时间计算。例如，我们可以将一个PeriodIndex对象加上一个整数，得到一个新的PeriodIndex对象，表示原始PeriodIndex对象加上指定的时间段。例如，下面的代码将一个PeriodIndex对象加上一个月份：
import pandas as pd
period_index = pd.period_range('2021-01', '2021-06', freq='M')
new_period_index = period_index + 1
print(new_period_index)
输出为：
PeriodIndex(['2021-02', '2021-03', '2021-04', '2021-05', '2021-06', '2021-07'], dtype='period[M]', freq='M')
在上面的代码中，我们将一个表示2021年1月到6月的PeriodIndex对象加上1个月，得到一个表示2021年2月到7月的新的PeriodIndex对象。
我们还可以使用PeriodIndex对象进行日期偏移。例如，下面的代码将一个PeriodIndex对象向前偏移2个月：
import pandas as pd
period_index = pd.period_range('2021-01', '2021-06', freq='M')
new_period_index = period_index - pd.offsets.MonthBegin(2)
print(new_period_index)
输出为：
PeriodIndex(['2020-11', '2020-12', '2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-04'], dtype='period[M]', freq='M')
在上面的代码中，我们使用pd.offsets.MonthBegin(2)表示2个月的开始时间（即2020年11月1日），并将其从PeriodIndex对象中减去，得到了一个向前偏移2个月的新的PeriodIndex对象。
结论
在Python Pandas中，我们可以将Period对象作为每日频率的时间戳返回，可以使用to_timestamp()方法将Period对象转换为Timestamp对象，可以使用set_index()方法将PeriodIndex对象转换为DatetimeIndex对象，还可以使用PeriodIndex对象进行时间计算和日期偏移。这些功能使我们可以更轻松地处理时间序列数据。