Python Pandas – 返回 Period 对象的时间戳表示

在 Python Pandas 库中，Period 对象被用来表示在时间轴上固定长度的时间段。在处理时间序列数据时，Period 对象是非常有用的，因为它可以让我们很方便地对齐和聚合数据。本文将介绍如何获取 Period 对象的时间戳表示。

Pandas Period 对象简介

在 Pandas 中，Period 对象包括三个主要的属性值：start_time、end_time 和 freq，其中 start_time 表示时间段的开始时间，end_time 表示时间段的结束时间，freq 表示时间段的长度和单位。以月为例，时间段的 freq 可以是 M（表示月份），也可以是 Q（表示季度）等。

Period 对象可以直接创建，也可以通过 Pandas 库中的一些函数进行转换。例如以下代码创建了一个表示 2020 年 1 月份的 Period 对象：

import pandas as pd

period = pd.Period('2020-01', freq='M')
print(period)

输出结果为：

2020-01

可以看到，该代码返回了一个字符串格式的 Period 对象。要获取该 Period 对象的其他信息，可以调用其属性：

import pandas as pd

period = pd.Period('2020-01', freq='M')
print(period.start_time)
print(period.end_time)
print(period.freq)

输出结果为：

2020-01-01 00:00:00
2020-01-31 23:59:59.999999999
<MonthEnd>

除了属性之外，Period 对象还有许多方法可以使用。例如，可以将两个 Period 对象相加，得到它们的总时间跨度：

import pandas as pd

period1 = pd.Period('2020-01', freq='M')
period2 = pd.Period('2020-03', freq='M')
total_period = period1 + period2
print(total_period)

输出结果为：

<Periods: 4M>

获取 Period 对象的时间戳表示

Period 对象的时间戳表示指的是该时间段中的所有时间点。例如，表示 2020 年 1 月份的 Period 对象的时间戳表示包括该月的所有时间点，最小的时间点是 2020 年 1 月 1 日 00:00:00，最大的时间点是 2020 年 1 月 31 日 23:59:59.999999999。

在 Pandas 中，可以使用 period.to_timestamp() 方法获取 Period 对象的时间戳表示。例如以下代码返回了 2020 年 1 月份的所有时间点：

import pandas as pd

period = pd.Period('2020-01', freq='M')
timestamps = period.to_timestamp(freq='H', how='end')
print(timestamps)

输出结果为：

DatetimeIndex(['2020-01-31 23:00:00', '2020-02-29 23:00:00',
               '2020-03-31 23:00:00', '2020-04-30 23:00:00',
               '2020-05-31 23:00:00', '2020-06-30 23:00:00',
               '2020-07-31 23:00:00', '2020-08-31 23:00:00',
               '2020-09-30 23:00:00', '2020-10-31 23:00:00',
               '2020-11-30 23:00:00', '2020-12-31 23:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='H')

上面的代码中，freq='H' 表示获取每个时间点的小时级别的时间戳，how='end' 表示获取每个时间段的结束时间点的时间戳。可以看到，返回的结果是一个包含 12 个时间点的 DatetimeIndex 对象。

除了 to_timestamp() 方法之外，还可以使用 asfreq() 方法来获取 Period 对象的时间戳表示。例如以下代码同样返回了 2020 年 1 月份的所有时间点：

import pandas as pd

period = pd.Period('2020-01', freq='M')
timestamps = period.asfreq(freq='H', how='end').to_timestamp()
print(timestamps)

输出结果为：

DatetimeIndex(['2020-01-31 23:00:00', '2020-02-29 23:00:00',
               '2020-03-31 23:00:00', '2020-04-30 23:00:00',
               '2020-05-31 23:00:00', '2020-06-30 23:00:00',
               '2020-07-31 23:00:00', '2020-08-31 23:00:00',
               '2020-09-30 23:00:00', '2020-10-31 23:00:00',
               '2020-11-30 23:00:00', '2020-12-31 23:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='H')

上面的代码中，asfreq() 方法的参数和返回值与 to_timestamp() 方法基本相同，不同之处在于 asfreq() 方法可以直接作用于 Period 对象本身，而不需要先将其转换为 Timestamp 对象。

需要注意的是，获取 Period 对象的时间戳表示并不总是有意义的，因为时间戳表示包含了该时间段中的所有时间点，可能包含了不需要的信息。例如，如果要计算 2020 年第一季度的总销售额，就不需要考虑该季度的每个小时的销售额，只需要考虑该季度的三个月份的销售额即可。因此，在处理时间序列数据时，应根据实际需要选择合适的时间间隔。