Python Pandas – 从PeriodIndex对象获取时间段的小时数

在数据分析的过程中，我们经常需要从一组时间序列数据中获取某一时间段内的数据。Pandas的PeriodIndex对象可以很方便地帮助我们实现这一功能，并且可以通过对时间段进行一些简单的数学运算来获取时间段的小时数。

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创建一个PeriodIndex对象

在开始之前，我们先来创建一个PeriodIndex对象，用于后面的示例代码演示。PeriodIndex对象是Pandas时间序列对象的一种，可以表示一些周期性的时间序列，如每天、每周、每月等。下面的代码演示如何创建一个PeriodIndex对象：

import pandas as pd

# 创建一个包含6个时间周期的PeriodIndex对象，每个时间段为1小时
periods = pd.period_range('2021-10-01 00:00:00', '2021-10-01 05:00:00', freq='H')
print(periods)

运行上面的代码，可以看到输出结果为：

PeriodIndex(['2021-10-01 00:00', '2021-10-01 01:00', '2021-10-01 02:00',
             '2021-10-01 03:00', '2021-10-01 04:00', '2021-10-01 05:00'],
            dtype='period[H]', freq='H')

以上代码创建了一个包含6个时间周期的PeriodIndex对象，每个时间段为1小时。

计算时间段的小时数

接下来，我们将演示如何从PeriodIndex对象中获取时间段的小时数。

示例1

首先，我们使用之前创建的PeriodIndex对象来计算一个时间段的小时数。以下代码计算从'2021-10-01 01:30:00'到'2021-10-01 04:30:00'的时间段的小时数：

# 起始时间和结束时间
start_time = pd.Timestamp('2021-10-01 01:30:00')
end_time = pd.Timestamp('2021-10-01 04:30:00')

# 获取起始时间和结束时间所在的时间段的下标
start_index = periods.get_loc(start_time.floor('H'))
end_index = periods.get_loc(end_time.floor('H'))

# 计算时间段的小时数
hours = (end_time - start_time).total_seconds()/3600

# 输出结果
print(hours)

运行以上代码，可以看到输出结果为：

3.0

以上代码首先使用Pandas的Timestamp函数分别创建起始时间和结束时间。接着，使用PeriodIndex对象的get_loc方法获取起始时间和结束时间所在的时间段的下标，然后根据两个时间之间相差的秒数计算时间段的小时数。

示例2

以下代码演示如何计算多个时间段总共的小时数：

# 起始时间和结束时间列表
start_times = ['2021-10-01 01:30:00', '2021-10-01 02:00:00', '2021-10-01 03:00:00']
end_times = ['2021-10-01 02:00:00', '2021-10-01 03:00:00', '2021-10-01 04:00:00']

# 计算每个时间段的小时数，并求和
total_hours = sum([(pd.Timestamp(end_times[i])-pd.Timestamp(start_times[i])).total_seconds()/3600 for i in range(len(start_times))])

# 输出结果
print(total_hours)

以上代码通过列表分别定义起始时间和结束时间，然后使用列表推导式计算每个时间段的小时数，并使用sum函数求和。