《利用python进行数据分析》读书笔记--第十章 时间序列（二）

#-*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
from pandas import Series,DataFrame
from datetime import datetime
from dateutil.parser import parse
import time
from pandas.tseries.offsets import Hour,Minute,Day,MonthEnd
import pytz

#下面的‘A-DEC‘是年第12月底最后一个日历日
p = pd.Period(‘2016‘,freq = ‘A-DEC‘)
#Period可以直接加减
print p + 5
#相同频率的Period可以进行加减,不同频率是不能加减的
rng = pd.Period(‘2015‘,freq = ‘A-DEC‘) - p
print rng
rng = pd.period_range(‘1/1/2000‘,‘6/30/2000‘,freq = ‘M‘)
#类型是<class ‘pandas.tseries.period.PeriodIndex‘>，形式上是一个array数组
#注意下面的形式已经不是书上的形式，而是float类型，但是做索引时，还是日期形式
print rng
print type(rng)
print Series(np.random.randn(6),index = rng),‘\n‘
#PeriodIndex类的构造函数还允许直接使用一组字符串
values = [‘2001Q3‘,‘2002Q2‘,‘2003Q1‘]
index = pd.PeriodIndex(values,freq = ‘Q-DEC‘)
#下面index的
print index

>>>

2021
-1
array([360, 361, 362, 363, 364, 365], dtype=int64)
<class ‘pandas.tseries.period.PeriodIndex‘>
2000-01   -0.504031
2000-02    1.345024
2000-03    0.074367
2000-04   -1.152187
2000-05   -0.460272
2000-06    0.486135
Freq: M 

array([126, 129, 132], dtype=int64)
[Finished in 1.4s]