在 Pandas 中使用 Timedelta 和 Period 创建基于 DateTime 的索引

什么是 Timedelta 和 Period

在 Pandas 中，Timedelta 和 Period 是用来处理日期和时间的类。Timedelta 用于表示时间间隔，而 Period 用于表示两个日期间的间隔。

Timedelta 是一个时间差（以日、秒和微秒为单位）的类，可以用来表示两个日期之间的差值。例如，要计算两个日期之间的间隔是多少天，可以使用 Timedelta。

Period 表示一个具有固定长度的时间段，并且具有一个特定的频率。Period 通常用于表示一周、一月、一季度或一年的时间段。

如何在 Pandas 中使用 Timedelta 和 Period 创建基于 DateTime 的索引

首先，导入 Pandas 库：

import pandas as pd

接着，使用 Pandas 的 date_range() 函数创建一个日期范围。在创建日期范围时，可以指定起始日期、结束日期、日期间隔以及日期的频率。

例如，下面的代码使用 date_range() 函数创建了一个从 2021 年 1 月 1 日开始，到 2021 年 1 月 31 日结束的日期范围，间隔为 1 天：

dates = pd.date_range('2021-01-01', '2021-01-31', freq='D')

接下来，可以使用 Timedelta 或 Period 将日期范围中的日期按照一定的间隔分组。例如，下面的代码将日期范围中的日期按照一周一组，并将每一组的起始日期作为索引：

week_groups = pd.DataFrame(index=dates)
week_groups['start_of_week'] = dates.to_period('W').start_time

在上面的代码中，使用了 to_period() 方法将日期范围转换为一个 PeriodIndex 对象，并指定了频率为一周。然后，使用 start_time 属性获取每个 Period 对象的起始日期，并将其作为 start_of_week 列的值，再将日期范围作为索引赋值给 DataFrame 对象。最终得到的 week_groups DataFrame 的前几行内容如下：

            start_of_week
2021-01-03     2021-01-03
2021-01-04     2021-01-03
2021-01-05     2021-01-03
2021-01-06     2021-01-03
2021-01-07     2021-01-03

上面的代码中，我们将日期范围中的日期按照一周一组进行了分组，并将每一组的起始日期作为索引。通过这种方式，我们可以将 DataFrame 按照一定的日期范围进行分组，并且方便地对每一组进行统计分析。

总结

本文介绍了如何在 Pandas 中使用 Timedelta 和 Period 创建基于 DateTime 的索引。Timedelta 和 Period 是 Pandas 中处理日期和时间的重要类，可以方便地进行日期的计算和分组。在实际的数据分析中，使用 Timedelta 和 Period 可以提高数据处理的效率，并且能够更好地利用日期和时间这一信息。