import pandas as pd date_number = input() # ********** Begin ********** # #创建时间戳、时间周期、时间增量这三种索引的数据结构 # ********** End ********** #

import pandas as pd是Python中常用的导入pandas库的方式，将pandas库导入并使用别名pd来化代码书写。

根据你的代码，你想要创建时间戳、时间周期和时间增量这三种索引的数据结构。在pandas中，可以使用以下方式创建这些索引的数据结构：

1. 时间戳索引（Timestamp Index）：可以使用pd.to_datetime()函数将日期字符串转换为时间戳，并使用pd.DatetimeIndex()函数创建时间戳索引。示例代码如下：

   date_str = '2022-01-01'
   timestamp = pd.to_datetime(date_str)
   timestamp_index = pd.DatetimeIndex([timestamp])

2. 时间周期索引（Period Index）：可以使用pd.Period()函数将日期字符串转换为时间周期，并使用pd.PeriodIndex()函数创建时间周期索引。示例代码如下：

   date_str = '2022-01'
   period = pd.Period(date_str, freq='M')
   period_index = pd.PeriodIndex([period])

3. 时间增量索引（Timedelta Index）：可以使用pd.to_timedelta()函数将时间增量字符串转换为时间增量，并使用pd.TimedeltaIndex()函数创建时间增量索引。示例代码如下：

   timedelta_str = '1 day'
   timedelta = pd.to_timedelta(timedelta_str)
   timedelta_index = pd.TimedeltaIndex([timedelta])

请根据你的需求选择适合的方式创建相应的索引数据结构，并将其赋值给相应的变量。