历史时期参考表
两套 epoch 级查询: EPOCH_MAP（curated 朝代聚合）和 PREHISTORIC_EPOCHS（史前段 旧石器 / 新石器 的硬编码区间）。
EPOCH_MAP
每条映射 meta-name → (dynasty_names, year_min, year_max)。年份范围用来消歧重名（如 三国吴 vs 五代杨吴）。
| Epoch | 包含的 dynasty 字面量 | 年份范围 | 备注 |
|---|---|---|---|
汉 |
西汉 / 汉 / 东汉 | -206 .. 220 | 五代后汉（947-950）被年份上界排除 |
晋 |
西晋 / 晋 / 东晋 | 265 .. 420 | 五代后晋 被排除 |
三国 |
三国 / 魏 / 蜀 / 吴 | 184 .. 280 | 三国吴 而非 五代杨吴 |
宋 |
北宋 / 宋 / 南宋 | 960 .. 1279 | 南朝宋 被排除 |
五代 |
后梁 / 后唐 / 后晋 / 后汉 / 后周 | 907 .. 960 | |
南北朝 |
南北朝 / 南齐 / 南朝宋 / 梁 / 陈 / 北魏 / 东魏 / 西魏 / 北齐 / 北周 | 420 .. 589 | 10 个政权聚合 |
上古 |
夏 / 商 / 周 / 西周 / 东周 / 春秋 / 战国 | 无下界 .. -221 | 年份上界排除"夏"在隋末的复用 |
如果 level="epoch" 传入的名字既不在此表也不在 PREHISTORIC_EPOCHS, 函数会兜底到 dynasty 字面量匹配:
PREHISTORIC_EPOCHS
硬编码区间, 不在 dynasty CSV 里。当名字命中时, 函数在读取 DataFrame 之前直接短路返回。
| Epoch | (begin, end) AD 年份 |
|---|---|
旧石器 (Paleolithic) |
(-inf, -10000.0) —— 开口下界 |
新石器 (Neolithic) |
(-10000.0, -2070.0) —— 上界为传统"夏朝建立"年份（夏商周断代工程） |
新石器 末的 -2070 一直用的就是夏商周断代工程的数字。默认数据源下 夏 亦起于
-2070, 两者严丝合缝, 中间没有任何一年落空。
若用 source="shl"（上图原始记录）, 夏 起于 -1989, 于是 -2069..-1990
查不到任何结果。这 81 年的缝隙是上图那套编年的属性, 不是 bug —— 见
数据源。
这两个区间不随数据源变化: 本项目引入的参照文献均未给出新石器纪年, 强行叠加等于 凭空捏造数据。
BP 模式下的开口下界
AD 的 -inf 在 BP 下变成 +inf（较老的在前）, 保持 BP 方向不变。
level="epoch" 的解析顺序
cp = strip(input)
↓
[1] aliases.get(cp, cp) ← 可选别名重写
↓
[2] PREHISTORIC_EPOCHS[cp]? → 直接返回（不读 DataFrame）
↓
[3] EPOCH_MAP[cp]? → 按 dynasty + 年份范围过滤
↓
[4] 兜底: dynasty == cp → 同 dynasty 行的并集
↓
[5] 仍为空? → KeyError
自定义 epoch
如果你需要 EPOCH_MAP 没有的聚合, 最干净的做法是用 time_table 传一个预过滤的子集:
import pandas as pd
from chhiskit.core.dynasties import _load_default_dynasty_table, get_age_from_cultural_period
df = _load_default_dynasty_table()
my_slice = df[df["dynasty"].isin(["北魏", "东魏", "西魏"])]
get_age_from_cultural_period("魏", level="dynasty", time_table=my_slice)
# → 仅这三个魏政权的并集
如果你想永久支持新的史前段, 直接编辑 src/chhiskit/core/dynasties.py 中的 PREHISTORIC_EPOCHS, 并在 tests/test_dynasties.py::TestPrehistoricEpochs 里加一个 pin 期望值的测试。