pandas.PeriodIndex#

class pandas.PeriodIndex(data=None, freq=None, dtype=None, copy=None, name=None)[源代码]#

保存表示时间规则周期的不可变 ndarray。

索引键被封装成 Period 对象，这些对象携带元数据（例如，频率信息）。

参数:

data类数组（一维 int np.ndarray 或 PeriodArray），可选: 用于构造索引的可选类周期数据。
freq字符串或 Period 对象，可选: pandas 的 period 字符串之一或相应的对象。
dtype字符串或 PeriodDtype，默认 None: 从中提取 freq 的 dtype。
copybool，默认为 None: 是否复制输入数据，仅对数组、Series 和 Index 输入有效（对于其他输入，例如列表，总之会创建一个新数组）。对于数组输入，默认为 True，对于 Index/Series，默认为 False。设置为 False 时，请自行承担风险（如果您知道输入数据不会在其他地方被修改）。设置为 True 时，强制预先复制 Series/Index 输入。
namestr, 默认 None: 生成的 PeriodIndex 的名称。

属性

`day`	周期的天数。
`星期几`	星期几，周一=0，周日=6。
`星期几`	星期几，周一=0，周日=6。
`一年中的第几天`	一年中的序数日。
`一年中的第几天`	一年中的序数日。
`days_in_month`	月份的天数。
`daysinmonth`	月份的天数。
`end_time`	获取 Period 结束时间戳。
`频率`	如果已设置，则返回频率对象，否则返回 None。
`freqstr`	如果已设置，则返回频率对象作为字符串，否则返回 None。
`hour`	周期的时。
`是否闰年`	布尔指示符，指示日期是否属于闰年。
`minute`	周期的分钟。
`month`	月份，1 月=1，12 月=12。
`季度`	日期的季度。
`qyear`	根据其起始季度，Period 所属的财政年度。
`second`	周期的秒。
`start_time`	获取 Period 开始时间戳。
`week`	一年中的周序。
`weekday`	星期几，周一=0，周日=6。
`weekofyear`	一年中的周序。
`year`	周期的年。

Methods

`asfreq`([freq, how])	将 PeriodArray 转换为指定的频率 freq。
`strftime`(date_format)	使用指定的 date_format 转换为 Index。
`to_timestamp`([freq, how])	转换为 DatetimeArray/Index。
`from_fields`(*[, year, quarter, month, day, ...])	从字段（年、月、日等）构建 PeriodIndex。
`from_ordinals`(ordinals, *, freq[, name])	从序数构建 PeriodIndex。

引发:

ValueError: 将参数 data 作为列表传递，而不指定 freq 或 dtype 将引发 ValueError：“freq 未指定且无法推断”

另请参阅

示例

>>> idx = pd.PeriodIndex(data=["2000Q1", "2002Q3"], freq="Q")
>>> idx
PeriodIndex(['2000Q1', '2002Q3'], dtype='period[Q-DEC]')