这里，这个Period对象表示的是从2007年1月1日到2007年12月31日之间的整段时间。
只需对Period对象加上或减去一个整数即可达到根据其频率进行位移的效果：
如果两个Period对象拥有相同的频率，则它们的差就是它们之间的单位数量：
period_range函数可用于创建规则的时期范围：
PeriodIndex类保存了一组Period，它可以在任何pandas数据结构中被用作轴索引：
如果你有一个字符串数组，你也可以使用PeriodIndex类：
Period和PeriodIndex对象都可以通过其asfreq方法被转换成别的频率。假设我们有 一个年度时期，希望将其转换为当年年初或年末的一个月度时期。该任务非常简 单：
你可以将Period('2007','A-DEC')看做一个被划分为多个月度时期的时间段中的游 标。图11-1对此进行了说明。
对于一个不以12月结束的财政年度，月度子时期的归属情况就不一样了：
在将高频率转换为低频率时，超时期（superperiod）是由子时期（subperiod）所 属的位置决定的。例如，在A-JUN频率中，月份“2007年8月”实际上是属于周期“2008年”的：
完整的PeriodIndex或TimeSeries的频率转换方式也是如此：
这里，根据年度时期的第一个月，每年的时期被取代为每月的时期。
如果我们想要 每年的最后一个工作日，我们可以使用“B”频率，并指明想要该时期的末尾：
未完待续。。。
python生成时间列表
yearmonthday = pd.date_range("2020-07-01","2020-12-31",freq="D").strftime("%Y%m%d").to_list()
month = pd.date_range("2020-07-01","2020-12-31", freq="M" ). strftime("%Y%m") .to_list()
day = pd.date_range("2020-07-01","2020-12-31",freq="D").strftime("%d").to_list()
