确定周期范围意味着按照给定的时间间隔划分时间段。在Pandas中，可以使用freq参数来设定频率。freq参数可以是一个以字符型表示的频率字符串，也可以是一个Timedelta或DateOffset对象。在本次攻略中，我们将介绍在Pandas中如何用频率确定周期范围的完整流程。
1. 确定数据的时间范围
首先，需要明确数据的时间范围，可以通过下面代码获取：
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将时间列设为DataFrame的索引
df = df.set_index(pd.to_datetime(df['time']))
# 确定时间范围
start_time = df.index[0]
end_time = df.index[-1]
print('数据时间范围：{} 到 {}'.format(start_time, end_time))
上述代码中，我们将数据读入一个DataFrame，然后将时间列设置为索引。接着，通过获取索引的第一个和最后一个时间来确定数据的时间范围。
2. 确定周期频率
接下来，需要确定周期的频率。频率可以根据需求选择，比如按月、按周、按小时等等。频率可以使用字符型表示的频率字符串，也可以使用Timedelta或DateOffset对象。
# 按月划分时间
freq = 'MS'
# 每15分钟划分时间
# freq = '15T'
# 每小时开始时间
# freq = 'H'
# 每周开始时间
# freq = 'W'
上述代码中，我们定义了四种常见的频率，分别是按月、每15分钟、每小时、每周。其中，MS表示每月开始时间，15T表示每15分钟开始时间，H表示每小时开始时间，W表示每周开始时间。
3. 生成时间索引
通过Pandas的date_range函数，可以根据开始时间、结束时间和频率生成时间索引。
# 生成时间索引
idx = pd.date_range(start=start_time, end=end_time, freq=freq)
上述代码中，我们使用date_range函数生成时间索引。其中，start表示开始时间，end表示结束时间，freq表示频率。
4. 重新采样
接下来，可以使用DataFrame的resample函数将数据按照设定的频率重新采样。
# 重新采样
new_df = df.resample(freq).sum()
上述代码中，我们使用resample函数将DataFrame重新采样为按设定频率的时间段，并对每个时间段内的数据取和。
5. 可视化结果
最后，可以对处理后的数据进行可视化，检查结果是否符合预期。
import matplotlib.pyplot as plt
# 可视化结果
plt.plot(new_df.index, new_df['value'])
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')
plt.show()
上述代码中，我们使用matplotlib的plot函数将处理后的数据进行可视化。其中，x轴表示时间，y轴表示数值。
以上就是在Pandas中用频率确定周期范围的完整攻略，包括了确定数据的时间范围、确定周期频率、生成时间索引、重新采样和可视化结果等流程。