pandas 时间类型之间的转换
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本文介绍不同时间概念之间的相互转换。带时间戳的数据可以使用 to_period 转换为PeriodIndex-ed 数据，反之亦然可以使用 to_timestamp 转换为 PeriodIndex-ed 数据。
rng = pd.date_range('1/1/2012', periods=5, freq='M')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
ts
'''
2012-01-31 1.931253
2012-02-29 -0.184594
2012-03-31 0.249656
2012-04-30 -0.978151
2012-05-31 -0.873389
Freq: M, dtype: float64
'''
ps = ts.to_period()
ps
'''
2012-01 1.931253
2012-02 -0.184594
2012-03 0.249656
2012-04 -0.978151
2012-05 -0.873389
Freq: M, dtype: float64
'''
ps.to_timestamp()
'''
2012-01-01 1.931253
2012-02-01 -0.184594
2012-03-01 0.249656
2012-04-01 -0.978151
2012-05-01 -0.873389
Freq: MS, dtype: float64
'''
“s”和“ e”可用于返回时间段开始或结束时的时间戳：
ps.to_timestamp('D', how='s')
'''
2012-01-01 1.931253
2012-02-01 -0.184594
2012-03-01 0.249656
2012-04-01 -0.978151
2012-05-01 -0.873389
Freq: MS, dtype: float64
'''
在周期和时间戳之间转换可以使用一些方便的算术函数。 在以下示例中，我们将以11月结束的年度的季度频率转换为季度结束后的月末的上午9点：
prng = pd.period_range('1990Q1', '2000Q4', freq='Q-NOV')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(prng)), prng)
ts.index = (prng.asfreq('M', 'e') + 1).asfreq('H', 's') + 9
ts.head()
'''
1990-03-01 09:00 -0.109291
1990-06-01 09:00 -0.637235
1990-09-01 09:00 -1.735925
1990-12-01 09:00 2.096946
1991-03-01 09:00 -1.039926
Freq: H, dtype: float64
'''
更新时间：2020-06-24 20:46:27 标签：pandas 时间 转换
