PythonPandas-インデックス値と指定された周波数でPeriodArrayに変換されたインデックスの差のTimedeltaArrayを計算します

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インデックス値と指定された周波数でPeriodArrayに変換されたインデックスの差のTimedeltaArrayを計算するには、 datetimeindex.to_perioddelta（）を使用します。 方法。 freqを使用して頻度を設定します パラメータ。

まず、必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd

期間7と頻度をY、つまり年としてDatetimeIndexを作成します-

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, freq='2Y')

DateTimeIndexを表示-

print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

インデックス値とPeriodArrayに変換されたインデックスの差のTimedeltaArrayを計算します。値「M」-

の「freq」パラメータを使用して期間頻度を設定しました。

print("\nConvert DateTimeIndex to PeriodDelta...\n",
datetimeindex.to_perioddelta(freq='M'))

例

以下はコードです-

import pandas as pd

# DatetimeIndex with period 7 and frequency as Y i.e. year
# timezone is Australia/Adelaide
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, freq='2Y')

# display DateTimeIndex
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

# display DateTimeIndex frequency
print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

# Convert DateTimeIndex to Period
# We have set the frequency as Month using the "freq" parameter with value 'M'
print("\nConvert DateTimeIndex to Period...\n",
datetimeindex.to_period(freq='M'))

# Calculate TimedeltaArray of difference between index values and index converted to PeriodArray
# We have set the Period frequency using the "freq" parameter with value 'M'
print("\nConvert DateTimeIndex to PeriodDelta...\n",
datetimeindex.to_perioddelta(freq='M'))

の"freq"パラメーターを使用して期間頻度を設定しました。

出力

これにより、次のコードが生成されます-

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-12-31 07:20:32.261811624',
'2023-12-31 07:20:32.261811624',
'2025-12-31 07:20:32.261811624',
'2027-12-31 07:20:32.261811624',
'2029-12-31 07:20:32.261811624'],
dtype='datetime64[ns]', freq='2A-DEC')
DateTimeIndex frequency...
<2 * YearEnds: month=12>

Convert DateTimeIndex to Period...
PeriodIndex(['2021-12', '2023-12', '2025-12', '2027-12', '2029-12'], dtype='period[M]')

Convert DateTimeIndex to PeriodDelta...
TimedeltaIndex(['30 days 07:20:32.261811624', '30 days 07:20:32.261811624',
'30 days 07:20:32.261811624', '30 days 07:20:32.261811624',
'30 days 07:20:32.261811624'],
dtype='timedelta64[ns]', freq=None)