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【Pandas】pandas Series to_period

news 来源：原创 2025/7/26 8:47:20

Pandas2.2 Series

Conversion

方法	描述
Series.astype	用于将Series对象的数据类型转换为指定类型的方法
Series.convert_dtypes	用于将 Series 对象的数据类型智能地转换为最佳可能的数据类型的方法
Series.infer_objects	用于尝试推断 Series 中对象（object）数据类型列的最佳数据类型
Series.copy	用于创建该对象的索引和数据的副本
Series.bool	用于将布尔类型的 Pandas Series 对象转换为一个单一的布尔值的方法
Series.to_numpy	用于将 Pandas 的 Series 对象转换为 NumPy 数组
Series.to_period	用于将时间序列数据（如 `datetime` 类型）转换为周期（`Period`）类型

pandas.Series.to_period

pandas.Series.to_period 方法用于将时间序列数据（如 datetime 类型）转换为周期（Period）类型。该方法可以指定频率（如年、月、日等），并返回一个新的 Series，其中每个元素都表示一个时间段而不是具体的时间点。

参数

freq: 可选参数，指定转换的频率。例如：‘M’ 表示月，‘Y’ 表示年，‘D’ 表示日等。默认值为 None，即尝试推断频率。
copy: 布尔值，默认 True，是否返回一个新的 DataFrame，如果为 True，则返回一个复制的 DataFrame；如果为 False 或 None，则返回原数据的视图（如果可能）。

返回值

返回一个新的 Series 对象，其数据类型为 Period。

示例及结果

import pandas as pd# 创建一个包含日期的 Series
dates = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='D')
s = pd.Series(dates)
print("原始 Series:")
print(s)# 将 Series 转换为周期类型，频率为月
s_period_month = s.dt.to_period('M')
print("\n转换为月周期后的 Series:")
print(s_period_month)# 将 Series 转换为周期类型，频率为年
s_period_year = s.dt.to_period('Y')
print("\n转换为年周期后的 Series:")
print(s_period_year)# 将 Series 转换为周期类型，频率为日
s_period_day = s.dt.to_period('D')
print("\n转换为日周期后的 Series:")
print(s_period_day)

输出结果

原始 Series:
0   2023-01-01
1   2023-01-02
2   2023-01-03
3   2023-01-04
4   2023-01-05
dtype: datetime64[ns]转换为月周期后的 Series:
0    2023-01
1    2023-01
2    2023-01
3    2023-01
4    2023-01
dtype: period[M]转换为年周期后的 Series:
0    2023
1    2023
2    2023
3    2023
4    2023
dtype: period[Y-DEC]转换为日周期后的 Series:
0    2023-01-01
1    2023-01-02
2    2023-01-03
3    2023-01-04
4    2023-01-05
dtype: period[D]

通过上述示例可以看到，to_period 方法可以根据指定的频率将 datetime 类型的数据转换为相应的周期类型，从而便于进行时间周期的分析和操作。

【Pandas】pandas Series to_period

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Delphi历史版本对照及主要版本特性

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Pandas2.2 Series

Conversion

pandas.Series.to_period

参数

返回值

示例及结果

输出结果

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