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在 Pandas 中，Period 对象用于表示特定的时间区间（如某个月、某个季度），而不是时间点（后者用 Timestamp）。它是处理时间序列数据的重要工具，尤其适合需要按固定周期（如月度、季度）分析的场景。

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核心概念

1. 与 Timestamp 的区别：

   • Timestamp 表示具体时刻（如 2023-01-01 00:00:00）。

   • Period 表示时间区间（如 2023年1月整月）。

2. 关键属性：

   • start_time：周期起始时间

   • end_time：周期结束时间

   • freq：周期频率（如 'M' 表示月）

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创建 Period 对象

import pandas as pd# 创建单个 Period
p = pd.Period("2023-01", freq='M')  # 表示 2023年1月整月
print(p)
# 输出: 2023-01# 获取起止时间
print("Start:", p.start_time)  # 2023-01-01 00:00:00
print("End:  ", p.end_time)    # 2023-01-31 23:59:59.999999999

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常用频率（freq）别名

别名	含义	示例
D	日	2023-01-01
M	月	2023-01
Q	季度	2023Q1 (1-3月)
A/Y	年	2023
H	小时	2023-01-01 12
T/min	分钟	2023-01-01 12:30

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周期运算

p = pd.Period("2023-01", freq='M')# 加减整数 → 移动周期
print(p + 1)  # 2023-02 (下个月)
print(p - 2)  # 2022-11 (两个月前)# 获取周期长度（天数）
print(p.days_in_month)  # 31 (1月有31天)# 周期差（同频率）
p2 = pd.Period("2023-03", freq='M')
print(p2 - p)  # 2 (相差2个月)

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实际应用场景

1. 创建 Period 序列

# 生成月度周期序列
periods = pd.period_range("2023-01", "2023-06", freq='M')
print(periods)
# 输出: PeriodIndex(['2023-01', '2023-02', ..., '2023-06'], dtype='period[M]')

2. 时间序列重采样

# 将日数据聚合为月数据
ts = pd.Series(data=[10, 20, 15, 30],index=pd.date_range("2023-01-01", periods=4, freq='D')
)monthly = ts.resample('M').sum()  # 按月度周期求和
print(monthly.index)  # 自动转为 PeriodIndex

3. 周期转换

p = pd.Period("2023-01", freq='M')# 转换为不同频率
print(p.asfreq('Q'))  # 2023Q1 (所属季度)
print(p.asfreq('A'))  # 2023 (所属年份)

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注意事项

1. 频率一致性：不同频率的 Period 无法直接运算（需先统一频率）。

2. 时区处理：用 tz 参数指定时区（如 freq='M', tz='Asia/Shanghai'）。

3. 边界精度：end_time 包含该周期最后一刻（纳秒级精度）。

通过 Period，Pandas 提供了对时间区间的原生支持，极大简化了按固定周期汇总、分析数据的流程。结合 PeriodIndex 和重采样功能，可高效处理金融、经济等领域的周期性数据。