以下是一个示例代码，用于捕捉一段时间的PA（价格行动）并将其作为分析的基准线：

import pandas as pd
import datetime as dt

# 设置时间范围
start_time = dt.datetime(2021, 1, 1)
end_time = dt.datetime(2021, 1, 31)

# 获取价格数据，假设数据存储在一个名为df的DataFrame中，其中包含时间和价格列
# 请根据实际情况修改以下代码
df = pd.read_csv('price_data.csv')
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])

# 筛选出指定时间范围内的价格数据
filtered_df = df[(df['Time'] >= start_time) & (df['Time'] <= end_time)]

# 计算基准线
baseline = filtered_df['Price'].mean()

print('基准线:', baseline)

在这个示例中，我们假设价格数据存储在一个名为df的DataFrame中，其中包含一个名为"Time"的时间列和一个名为"Price"的价格列。首先，我们设置了要分析的时间范围（从2021年1月1日到2021年1月31日）。然后，我们使用pd.to_datetime()函数将时间列转换为datetime类型。接下来，我们使用布尔索引来筛选出指定时间范围内的价格数据。最后，我们计算筛选后的价格数据的平均值，作为基准线。

请注意，这只是一个示例代码，具体实现方式可能会根据你的数据格式和需求而有所不同。你需要根据实际情况修改代码以适应你的数据。