Python Pandas DataFrame to_period方法用法及代碼示例

Pandas DataFrame.to_period(~) 方法將源 DataFrame 的 DatetimeIndex 轉換為 PeriodIndex 。

參數

1.freq | string | optional

分配給新 PeriodIndex 的頻率。默認情況下，頻率是從 DatetimeIndex 推斷的。

2. axis | int 或 string | optional

是否轉換行索引或列索引：

軸	說明
`0` 或 `"index"`	轉換行索引。
`1` 或 `"columns"`	轉換列索引。

默認情況下，axis=0 。

3. copy | boolean | optional

如果True，則返回新的DataFrame。修改此 DataFrame 不會改變源 DataFrame，反之亦然。
如果 False ，則不會創建新的 DataFrame - 修改返回的 DataFrame 將改變源 DataFrame，反之亦然。

默認情況下，copy=True 。

返回值

DataFrame 和 PeriodIndex 。

例子

基本用法

考慮以下帶有 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

要將索引從 DatetimeIndex 轉換為 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

要確認索引現在是 PeriodIndex ：

df_period.index



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

指定頻率參數

考慮與上麵相同的 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

要將索引從 DatetimeIndex 轉換為 PeriodIndex ，頻率為 "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

請注意，由於頻率現在設置為幾個月，day-unit 已被刪除。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 Pandas DataFrame | to_period method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。