Tworzenie pandy timeseries z miesiąc, ale nie rok

Question

Korzystanie pandy mogę Indeks A timeseries pomocą obiektu datetime (z miesiąc i dzień) i uzyskać wartość dla okresu, np:

from pandas import * 
ts = TimeSeries([41,45,48],[Period('2012'),Period('2013'),Period('2014')]) 
print ts[datetime(2013,05,17)] 

Czy istnieje w jaki sposób określić okres z miesiąca, ale bez roku? Mam średni roczny profil z częstotliwością miesięczną, że chciałbym być w stanie indeksować przez miesiąc/dzień, np:

ts = TimeSeries(range(1,13),[Period(month=n,freq='M') for n in range(1,13)]) 
print ts[datetime(2013,05,17)] 

Przedmiotem okres nie wydaje się wspierać ten (to zgłasza błąd). Czy istnieje lepszy sposób na zrobienie tego, niż tworzenie timeseries z rokiem, a następnie modyfikowanie obiektu datetime, zanim zostanie użyty do zindeksowania timeseries?

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html#period

Edit 1:

Aby wyjaśnić trochę dlatego chcę, aby to zrobić: Mam model, który oblicza na dziennej kroku to. Mam zmienną w modelu, który jest obiektem datetime reprezentującym bieżący dzień. Muszę sprawdzić bieżący dzień w kilku seriach czasowych, z których niektóre mają pełną datę (rok/miesiąc/dzień), ale inne, które mają tylko miesiąc. Miałem nadzieję na coś tak bezproblemowego jak indeksowanie, ponieważ czas/profile są dostarczane przez użytkownika w czasie wykonywania. Miałem szansę na przesłonięcie metody __getitem__ obiektu TimeSeries (dzięki czemu mogłem naprawić lata za kulisami), ale wydaje się to trochę szalonym hackerem.

from pandas import * 

class TimeSeriesProfile(TimeSeries): 
    year = 2004 

    def __new__(self, *args, **kwargs): 
     inst = TimeSeries.__new__(self, *args, **kwargs) 
     inst.index = period_range(str(self.year)+str(inst.index[0])[4:], periods=len(inst.index), freq=inst.index.freq) 
     return inst.view(TimeSeriesProfile) 

    def __getitem__(self, key): 
     without_year = datetime(self.year, key.month, key.day, key.hour, key.minute, key.second) 
     return TimeSeries.__getitem__(self, without_year) 

ts = TimeSeriesProfile(range(0, 366), period_range('1996-01-01', periods=366, freq='D')) 

print ts[datetime(2008, 02, 29)] 

Answer 1

Spróbuj period_range:

In [65]: TimeSeries(range(1, 13), period_range('2013-01', periods=12, freq='M')) 
Out[65]: 
2013-01  1 
2013-02  2 
2013-03  3 
2013-04  4 
2013-05  5 
2013-06  6 
2013-07  7 
2013-08  8 
2013-09  9 
2013-10 10 
2013-11 11 
2013-12 12 
Freq: M, dtype: int64