Python 为什么带句点的重采样会转换为熊猫中的DatetimeIndex？

考虑这个例子：

import pandas as pd
import numpy as np
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(24, 4),
                 index=pd.period_range('1-2000', '12-2001', freq='M'),
                 columns=['Colorado', 'Texas', 'New York', 'Ohio'])
frame.resample('Q', how='mean').index

这会产生一个

周期索引

PeriodIndex(['2000Q1', '2000Q2', '2000Q3', '2000Q4', '2001Q1', '2001Q2',
             '2001Q3', '2001Q4'],
            dtype='int64', freq='Q-DEC')

但是，当我想使用基本频率的倍数进行重采样时

frame.resample('2Q', how='mean').index

我得到一个

DatetimeIndex

：

DatetimeIndex(['2000-03-31', '2000-09-30', '2001-03-31', '2001-09-30',
           '2002-03-31'],
          dtype='datetime64[ns]', freq='2Q-DEC')

在这种情况下，为什么使用句点重新采样会转换为熊猫中的DatetimeIndex？这种行为是意料之中的吗？我做错什么了吗？ 这很不方便，因为那样我就得写信了

df = frame.resample('2Q', how='mean')
df.index = df.index.to_period('2Q')
df.index

得到

PeriodIndex(['2000Q1', '2000Q3', '2001Q1', '2001Q3', '2002Q1'], 
            dtype='int64', freq='2Q-DEC')

---

如果使用

kind='period'

参数，则会得到

警告：频率倍数->时间戳

，因此这是当前的预期行为。查看resample.py，有一条评论说，

#不能有多个句点，转换为时间戳

。我不清楚为什么。