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PythonPandas-TimeDeltaIndexから各要素のマイクロ秒数を抽出します


TimeDeltaIndexオブジェクトから各要素のマイクロ秒数を抽出するには、 TimedeltaIndex.microsecondsを使用します プロパティ。

まず、必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd

TimeDeltaIndexオブジェクトを作成します。 'data'パラメータも使用してtimedeltaのようなデータを設定しました-

tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['10 day 5h 2 min 35s 3us 10ns', '+22:39:19.999999',
'2 day 4h 03:08:02.000045', '+21:15:45.999999'])

TimedeltaIndexを表示-

print("TimedeltaIndex...\n", tdIndex)

TimeDeltaIndexの各要素からのマイクロ秒数を表示します-

print("\nThe number of microseconds from the TimeDeltaIndex object...\n",
tdIndex.microseconds)

以下はコードです-

import pandas as pd

# Create a TimeDeltaIndex object
# We have set the timedelta-like data using the 'data' parameter as well
tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['10 day 5h 2 min 35s 3us 10ns', '+22:39:19.999999',
'2 day 4h 03:08:02.000045', '+21:15:45.999999'])

# display TimedeltaIndex
print("TimedeltaIndex...\n", tdIndex)

# display the number of microseconds from each element of TimeDeltaIndex
print("\nThe number of microseconds from the TimeDeltaIndex object...\n",
tdIndex.microseconds)

# Return a dataframe of the components of TimeDeltas
print("\nThe Dataframe of the components of TimeDeltas...\n", tdIndex.components)

出力

これにより、次のコードが生成されます-

TimedeltaIndex...
TimedeltaIndex(['10 days 05:02:35.000003010', '0 days 22:39:19.999999',
'2 days 07:08:02.000045', '0 days 21:15:45.999999'],
dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

The number of microseconds from the TimeDeltaIndex object...
Int64Index([3, 999999, 45, 999999], dtype='int64')

The Dataframe of the components of TimeDeltas...
  days hours minutes seconds milliseconds microseconds nanoseconds
0 10    5      2       35      0             3           10
1 0     22     39      19      999           999          0
2 2     7      8       2       0             45           0
3 0     21     15      45      999           999          0

  1. PythonPandas-各グループの行数を数えます

    group.size()を使用して、各グループの行数をカウントします。必要なライブラリをインポートする- import pandas as pd データフレームを作成する- dataFrame = pd.DataFrame({'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'],'Quantity': [10

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    要素が数値であるリストがあります。多くの要素が複数回存在します。サブリストを作成して、各要素の頻度と要素自体を作成します。 forとappendを使用 このアプローチでは、リスト内の各要素をその後の他のすべての要素と比較します。一致する場合は、カウントがインクリメントされ、要素とカウントの両方が存続します。すべての要素とその頻度を示す存在を含むリストが作成されます。 例 def occurrences(list_in):    for i in range(0, len(listA)):       a = 0     &