极客笔记Python Pandas – 获取Period所在月份的总天数
在Python Pandas中，我们经常需要处理时间序列数据。而时间序列数据中，经常会出现需要计算某一月份的总天数的情况。本文将介绍如何使用Python Pandas中的Period对象来获取所在月份的总天数。
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什么是Period？
Period是Pandas中处理时间序列的一个对象。它表示一个时间段，可以是一年、一个季度、一个月、一周、一天或者一个小时。Period对象提供了日期和时间的相关属性和方法，比如year、month、day、hour、minute等。
下面是一个Period对象的基本构造方法：
import pandas as pd
p = pd.Period('2021-08-01', freq='M')
print(p)
输出结果为：
2021-08
这里通过pd.Period构造了一个Period对象，它代表了2021年8月这个月份。
如何获取Period所在月份的总天数？
接下来，我们将介绍如何使用Pandas中的Period对象来获取所在月份的总天数。我们可以使用Period对象的days_in_month属性来获取当前月份的总天数，示例如下：
import pandas as pd
p = pd.Period('2021-08-01', freq='M')
print(p.days_in_month)
输出结果为：
31
这里通过p.days_in_month获取了2012年8月份的总天数，即31天。
需要注意的是，如果Period对象的频率是’D’（即天），那么它没有days_in_month属性。这时我们可以通过Pandas中的calendar模块来获取该月份的总天数，示例如下：
import pandas as pd
import calendar
p = pd.Period('2021-08-01', freq='D')
print(calendar.monthrange(p.year, p.month)[1])
输出结果为：
31
这里通过calendar.monthrange方法获取了2021年8月份的总天数，即31天。
怎样应用？
除了获取当前月份的总天数外，Period对象还有很多其他的用法。比如，我们可以通过Period对象的asfreq方法来对时间序列进行重采样，示例如下：
import pandas as pd
s = pd.Series(range(4), index=pd.date_range('2020-01-01', freq='M', periods=4))
print(s)
p = s.index.to_period('M')
print(p)
p_resampled = p.asfreq('D', how='start')
print(p_resampled)
其中，首先通过pd.date_range构造了一个时间序列对象s，表示了四个月份的数据。接着，我们使用s.index.to_period方法将时间序列对象转换为Period对象。最后，我们使用Period对象的asfreq方法将Period对象重采样为日级别数据，通过how参数设置重采样的方式为从周期开始处填充，即在新周期的起始处填充原周期的开始值。输出结果为：
2020-01-31 0
2020-02-29 1
2020-03-31 2
2020-04-30 3
Freq: M, dtype: int64
PeriodIndex(['2020-01', '2020-02', '2020-03', '2020-04'], dtype='period[M]', freq='M')
PeriodIndex(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01', '2020-04-01'], dtype='period[D]', freq='D')
结论
本文介绍了如何使用Python Pandas中的Period对象来获取所在月份的总天数。我们可以使用Period对象的days_in_month属性来获取当前月份的总天数，也可以通过calendar模块来获取该月份的总天数。除此之外，Period对象还可以应用于时间序列重采样等操作，帮助我们更好地处理时间序列数据。