pandas.arrays.PeriodArray

classpandas.arrays.PeriodArray(values, dtype=None, freq=None, copy=False)[source]

Расширенный массив pandas для хранения данных Period.

Для создания экземпляров рекомендуется использовать array().

Параметры:

values:Union[PeriodArray, Series[period], ndarray[int], PeriodIndex]

Данные для хранения. Это должны быть массивы, которые можно напрямую преобразовать в порядковые номера без определения типа или копирования (PeriodArray, ndarray[int64]), либо обёртка вокруг такого массива (Series[period], PeriodIndex).

dtype:PeriodDtype, optional

Экземпляр PeriodDtype, из которого извлекается freq. Если указаны и freq, и dtype, их частоты должны совпадать.

freq:str or DateOffset

Значение freq, используемое для массива. В основном применимо, когда values — это ndarray целых чисел, для которого требуется указать freq. Если values — это PeriodArray (или его обёртка), проверяется, что values.freq совпадает с freq.

copy:bool, default False

Следует ли копировать порядковые номера перед сохранением.

Атрибуты

None

Методы

None

См. также

Period

Представляет период времени.

PeriodIndex

Неизменяемый индекс для данных о периодах.

period_range

Создаёт PeriodArray с фиксированной частотой.

array

Создаёт массив pandas.

Примечания

PeriodArray состоит из двух компонентов:

• ordinals : integer ndarray

• freq : pd.tseries.offsets.Offset

Значения физически хранятся в виде одномерного ndarray целых чисел. Они называются «порядковыми номерами» и обозначают некоторое смещение относительно базового значения.

freq указывает интервал, охватываемый каждым элементом массива. Все элементы PeriodArray имеют одинаковое значение freq.

Примеры

>>> pd.arrays.PeriodArray(pd.PeriodIndex(['2023-01-01',
...                                       '2023-01-02'], freq='D'))
<PeriodArray>
['2023-01-01', '2023-01-02']
Length: 2, dtype: period[D]