Python Pandas - 创建 PeriodIndex 并获取月份中的日期
pythonserver side programmingprogramming更新于 2026/1/27 8:44:17
要创建 PeriodIndex，请使用 pandas.PeriodIndex() 方法。使用 PeriodIndex.daysinmonth 属性获取月份中的日期
首先，导入所需的库 −
import pandas as pd
创建一个 PeriodIndex 对象。PeriodIndex 是一个不可变的 ndarray，包含表示时间段的序数值。我们使用 "freq" 设置了频率参数 −
periodIndex = pd.PeriodIndex(['2018-07-25', '2019-10-30', '2020-11-20', '2021-09-15', '2022-03-12', '2023-06-18'], freq="D")
显示 PeriodIndex 对象 −
print("PeriodIndex...\n", periodIndex)
从 PeriodIndex 对象中显示特定月份的天数 −
print("\n从 PeriodIndex 中显示特定月份的天数...\n", periodIndex.daysinmonth)
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# 创建 PeriodIndex 对象
# PeriodIndex 是一个不可变的 ndarray，其中包含表示时间中规则周期的序数值
# 我们使用"freq"设置了频率参数
periodIndex = pd.PeriodIndex(['2018-07-25', '2019-10-30', '2020-11-20',
'2021-09-15', '2022-03-12', '2023-06-18'], freq="D")
# 显示 PeriodIndex 对象
print("PeriodIndex...\n", periodIndex)
# 显示 PeriodIndex 频率
print("\nPeriodIndex frequency...\n", periodIndex.freq)
# 显示月份数，即 1 = 一月、2 = 二月 ... 12 = 十二月
print("\nMonth number...\n", periodIndex.month)
# 从 PeriodIndex 对象显示特定月份的天数
print("\nDays of the specific month from the PeriodIndex...\n", periodIndex.daysinmonth)
输出
这将产生以下代码 −
PeriodIndex... PeriodIndex(['2018-07-25', '2019-10-30', '2020-11-20', '2021-09-15', '2022-03-12', '2023-06-18'], dtype='period[D]') PeriodIndex frequency... <Day> Month number... Int64Index([7, 10, 11, 9, 3, 6], dtype='int64') Days of the specific month from the PeriodIndex... Int64Index([31, 31, 30, 30, 31, 30], dtype='int64')
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有用资源
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