pandas.Series.dt.to_period #

系列.dt。to_period ( * args , ** kwargs ) [来源] #

以特定频率转换为PeriodArray/PeriodIndex。

将 DatetimeArray/Index 转换为 periodArray/PeriodIndex。

参数：

freq str 或 period，可选: pandas 的period 别名之一或 period 对象。将默认推断。

返回：

周期数组/周期索引

加薪：

值错误: 当使用非常规值转换 DatetimeArray/Index 时，无法推断频率。

也可以看看

PeriodIndex: 保存序数值的不可变 ndarray。
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]')