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《pandas 教程》 持续更新中,提供建议、纠错、催更等加作者微信: gairuo123(备注:pandas教程)和关注公众号「盖若」ID: gairuo。跟作者学习,请进入 Python学习课程。欢迎关注作者出版的书籍:《深入浅出Pandas》 和 《Python之光》。
如果您的数据超出时间戳记范围,请参阅时间戳记限制,然后可以使用PeriodIndex和/或Period of Periods进行计算。
span = pd.period_range('1215-01-01', '1381-01-01', freq='D')
span
'''
PeriodIndex(['1215-01-01', '1215-01-02', '1215-01-03', '1215-01-04',
'1215-01-05', '1215-01-06', '1215-01-07', '1215-01-08',
'1215-01-09', '1215-01-10',
...
'1380-12-23', '1380-12-24', '1380-12-25', '1380-12-26',
'1380-12-27', '1380-12-28', '1380-12-29', '1380-12-30',
'1380-12-31', '1381-01-01'],
dtype='period[D]', length=60632, freq='D')
'''
从基于int64的YYYYMMDD表示形式进行转换。
s = pd.Series([20121231, 20141130, 99991231])
s
'''
0 20121231
1 20141130
2 99991231
dtype: int64
'''
def conv(x):
return pd.Period(year=x // 10000,
month=x // 100 % 100,
day=x % 100, freq='D')
s.apply(conv)
'''
0 2012-12-31
1 2014-11-30
2 9999-12-31
dtype: period[D]
'''
s.apply(conv)[2]
# Period('9999-12-31', 'D')
这些可以很容易地转换为PeriodIndex:
span = pd.PeriodIndex(s.apply(conv))
span
# PeriodIndex(['2012-12-31', '2014-11-30', '9999-12-31'], dtype='period[D]', freq='D')
更新时间:2020-06-25 00:02:33 标签:pandas 时间