pandas.Series.dt.to_period#

Series.dt.to_period(*args, **kwargs)[源代码]#

在特定频率下转换为 PeriodArray/PeriodIndex。

将 DatetimeArray/Index 转换为 PeriodArray/PeriodIndex。

参数:

freqstr 或 Period, 可选: pandas 的周期别名之一或一个 Period 对象。默认情况下会被推断。

返回:

PeriodArray/PeriodIndex: 不可变的 ndarray，以特定频率保存序数值。

引发:

ValueError: 当转换一个包含非规则值的 DatetimeArray/Index 时，无法推断出频率。

参见

PeriodIndex: 不可变的 ndarray 持有序数值。
DatetimeIndex.to_pydatetime: 返回 DatetimeIndex 作为对象。

例子

>>> df = pd.DataFrame(
...     {"y": [1, 2, 3]},
...     index=pd.to_datetime(
...         [
...             "2000-03-31 00:00:00",
...             "2000-05-31 00:00:00",
...             "2000-08-31 00:00:00",
...         ]
...     ),
... )
>>> df.index.to_period("M")
PeriodIndex(['2000-03', '2000-05', '2000-08'],
            dtype='period[M]')

推断每日频率

>>> idx = pd.date_range("2017-01-01", periods=2)
>>> idx.to_period()
PeriodIndex(['2017-01-01', '2017-01-02'],
            dtype='period[D]')