Python Pandas DataFrame to_period方法用法及代码示例

Pandas DataFrame.to_period(~) 方法将源 DataFrame 的 DatetimeIndex 转换为 PeriodIndex 。

参数

1.freq | string | optional

分配给新 PeriodIndex 的频率。默认情况下，频率是从 DatetimeIndex 推断的。

2. axis | int 或 string | optional

是否转换行索引或列索引：

轴	说明
`0` 或 `"index"`	转换行索引。
`1` 或 `"columns"`	转换列索引。

默认情况下，axis=0 。

3. copy | boolean | optional

如果True，则返回新的DataFrame。修改此 DataFrame 不会改变源 DataFrame，反之亦然。
如果 False ，则不会创建新的 DataFrame - 修改返回的 DataFrame 将改变源 DataFrame，反之亦然。

默认情况下，copy=True 。

返回值

DataFrame 和 PeriodIndex 。

例子

基本用法

考虑以下带有 DatetimeIndex 的 DataFrame ：

date_index = pd.date_range("2020/12/25", periods=3)
df = pd.DataFrame({"A":[2,3,4],"B":[5,6,7]}, index=date_index)
df



             A   B
2020-12-25   2   5
2020-12-26   3   6
2020-12-27   4   7

要将索引从 DatetimeIndex 转换为 PeriodIndex ：

df_period = df.to_period()
df_period



             A   B
2020-12-25   2   5
2020-12-26   3   6
2020-12-27   4   7

要确认索引现在是 PeriodIndex ：

df_period.index



PeriodIndex(['2020-12-25', '2020-12-26', '2020-12-27'], dtype='period[D]', freq='D')

指定频率参数

考虑与上面相同的 df 和 DatetimeIndex ：

date_index = pd.date_range("2020/12/25", periods=3)
df = pd.DataFrame({"A":[2,3,4],"B":[5,6,7]}, index=date_index)
df



             A   B
2020-12-25   2   5
2020-12-26   3   6
2020-12-27   4   7

要将索引从 DatetimeIndex 转换为 PeriodIndex ，频率为 "M"(月)：

df_period = df.to_period(freq="M")
df_period



          A   B
2020-12   2   5
2020-12   3   6
2020-12   4   7

请注意，由于频率现在设置为几个月，day-unit 已被删除。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 Pandas DataFrame | to_period method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。