Python Pandas - 计算索引值与在指定频率下转换为 PeriodArray 的索引之间的差异的 TimedeltaArray
pythonserver side programmingprogramming更新于 2026/1/21 23:08:17
要计算索引值与在指定频率下转换为 PeriodArray 的索引之间的差异的 TimedeltaArray，请使用 datetimeindex.to_perioddelta() 方法。使用 freq 参数设置频率。
首先，导入所需的库 −
import pandas as pd
创建一个 DatetimeIndex，周期为 7，频率为 Y，即年份 −
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, freq='2Y')
显示 DateTimeIndex −
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)
计算索引值与转换为 PeriodArray 的索引之间的差异的 TimedeltaArray。我们使用值为 'M' 的 "freq" 参数设置了周期频率−
print("\nConvert DateTimeIndex to PeriodDelta...\n",
datetimeindex.to_perioddelta(freq='M'))
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# DatetimeIndex 周期为 7，频率为 Y，即年份
# 时区为澳大利亚/阿德莱德
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, freq='2Y')
# display DateTimeIndex
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)
# 显示 DateTimeIndex 频率
print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)
# 将 DateTimeIndex 转换为 Period
# 我们使用值为 'M' 的 "freq" 参数将频率设置为 Month
print("\nConvert DateTimeIndex to Period...\n",
datetimeindex.to_period(freq='M'))
# 计算索引值与转换为 PeriodArray 的索引之间的差异的 TimedeltaArray
# We have set the Period frequency using the "freq" parameter with value 'M'
print("\nConvert DateTimeIndex to PeriodDelta...\n",
datetimeindex.to_perioddelta(freq='M'))
输出
这将产生以下代码 −
DateTimeIndex... DatetimeIndex(['2021-12-31 07:20:32.261811624', '2023-12-31 07:20:32.261811624', '2025-12-31 07:20:32.261811624', '2027-12-31 07:20:32.261811624', '2029-12-31 07:20:32.261811624'], dtype='datetime64[ns]', freq='2A-DEC') DateTimeIndex frequency... <2 * YearEnds: month=12> Convert DateTimeIndex to Period... PeriodIndex(['2021-12', '2023-12', '2025-12', '2027-12', '2029-12'], dtype='period[M]') Convert DateTimeIndex to PeriodDelta... TimedeltaIndex(['30 days 07:20:32.261811624', '30 days 07:20:32.261811624', '30 days 07:20:32.261811624', '30 days 07:20:32.261811624', '30 days 07:20:32.261811624'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
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有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
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