Python Pandas – 将期间对象作为每月频率的时间戳返回

在Python Pandas中，Period对象是指时间范围内的一段时间区间，例如12月份，或者2019年第一季度等。Period对象可以很方便的被转换成时间戳，即将它转换成该时间区间的起始时间点。本文将演示如何将Period对象转换成每月频率的时间戳。

情景介绍

假设我们有一个Period对象，表示2019年1月份。现在我们希望得到该月份的起始时间点和结束时间点。

解决方案

首先，我们需要将Period对象转换成每月频率的时间戳。这可以通过asfreq()函数来实现。

import pandas as pd

period = pd.Period('2019-01')
timestamp = period.asfreq('MS')
print(timestamp)

# Output: 2019-01-01 00:00:00

在上述代码中，asfreq(‘MS’)的参数’MS’表示每月第一天的时间戳。因此，我们得到的时间戳是2019年1月1日的起始时间点。接下来，我们可以使用offsets模块来获取该月份的结束时间点。

import pandas as pd
from pandas.tseries import offsets

period = pd.Period('2019-01')
timestamp = period.asfreq('MS')
end_timestamp = timestamp + offsets.MonthEnd()

print('Start timestamp: ', timestamp)
print('End timestamp: ', end_timestamp)

# Output: 
# Start timestamp: 2019-01-01 00:00:00
# End timestamp: 2019-01-31 00:00:00

在上述代码中，MonthEnd()表示每个月的最后一天。我们将其加上起始时间点，即可得到该月份的结束时间点。