Pandas中DataFrame的周期索引和列

在 Pandas 中，DataFrame是最流行的数据结构之一，并且通常用于分析时间序列数据。为了方便这种分析，Pandas提供了一种叫做周期时间序列（Period Time Series）的数据类型。

在本文中，我们将探讨如何确定Pandas中DataFrame的周期索引和列。

什么是周期时间序列？

周期时间序列是由时间间隔间隔相等的时间戳（称为时期）组成的时间序列。例如，一个包含月份或季度的时间序列就是这样的一组时间戳。

为了使用周期性的时间序列数据，我们需要确保每个数据点都与特定的周期时间戳相关联，并且在时间序列分析过程中以统一的方式处理数据点。

如何创建周期性时间序列？

我们可以使用Pandas中的pd.period_range（）函数创建周期性时间序列。这个函数接受三个必需参数：

• start: 开始时间
• end: 结束时间
• periods: 周期数量

以下示例显示如何创建一个包含三个月的时间序列：

import pandas as pd

# 创建开始和结束的时间
start = pd.datetime(2019, 1, 1)
end = pd.datetime(2019, 3, 31)

# 创建时间序列
periods = pd.period_range(start=start, end=end, freq='M')
print(periods)

输出：

PeriodIndex(['2019-01', '2019-02', '2019-03'], dtype='period[M]', freq='M')

如何使用周期时间序列？

我们可以将周期时间序列用作索引来组织数据框，以便在时间序列分析中更方便地访问和处理数据。

以下是如何使用周期性时间序列创建日期索引的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建时间序列
start = pd.datetime(2019, 1, 1)
end = pd.datetime(2019, 3, 31)
periods = pd.period_range(start=start, end=end, freq='M')

# 创建数据框
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=periods, columns=['A', 'B', 'C'])
print(df)

输出：

              A         B         C
2019-01 -0.174171 -0.008987 -1.910391
2019-02  0.394157  0.495277  1.402507
2019-03 -0.819776 -0.983942 -0.274695

如何确定DataFrame中的周期索引和列？

使用Pandas中的df.index和df.columns属性可以分别查看DataFrame的索引和列。

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建时间序列
start = pd.datetime(2019, 1, 1)
end = pd.datetime(2019, 3, 31)
periods = pd.period_range(start=start, end=end, freq='M')

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=periods)

# 查看索引和列
print(df.index)
print(df.columns)

输出：

PeriodIndex(['2019-01', '2019-02', '2019-03'], dtype='period[M]', freq='M')
Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

总结

在本文中，我们讨论了如何在Pandas中创建周期性时间序列，如何将周期性时间序列用作DataFrame的索引，以及如何确定DataFrame的周期索引和列。使用这些技术，我们可以更方便地处理和分析时间序列数据，并了解有关时间序列数据的更多信息。