Determinar el índice de período y la columna para DataFrame en Pandas

En Pandas, para determinar el índice del período y la columna del marco de datos, utilizaremos el método pandas.period_range() . Es una de las funciones generales en Pandas que se utiliza para devolver un PeriodIndex de frecuencia fija, con el día (calendario) como frecuencia predeterminada.

Sintaxis: pandas.to_numeric(arg, errores=’subir’, downcast=Ninguno)

Parámetros:
inicio: límite izquierdo para generar períodos
fin: límite derecho para generar períodos
períodos: número de períodos para generar frecuencia
: alias de frecuencia
nombre: nombre del índice de período resultante

Devoluciones: PeriodIndex

Ejemplo 1:

import pandas as pd
 
 
 
course = ["DBMS", "DSA", "OOPS",
          "System Design", "CN", ]
 
# pass the period and starting index
webinar_date = pd.period_range('2020-08-15', periods=5)
 
# Determine Period Index and Column
# for DataFrame
df = pd.DataFrame(course, index=webinar_date, columns=['Course'])
 
df

Salida :

Ejemplo 2:

import pandas as pd
 
day = ["Sun", "Mon", "Tue",
       "Wed", "Thurs", "Fri", "Sat"]
 
# pass the period and starting index
daycode = pd.period_range('2020-08-15', periods=7)
 
# Determine Period Index and Column for DataFrame
df = pd.DataFrame(day, index=daycode, columns=['day'])
 
df

Producción:

Ejemplo 3:

import pandas as pd
 
Team = ["Ind", "Pak", "Aus"]
 
# pass the period and starting index
match_date = pd.period_range('2020-08-01', periods=3)
 
# Determine Period Index and Column for DataFrame
df = pd.DataFrame(Team, index=match_date, columns=['Team'])
 
df

Salida :