PythonPandas-秒の頻度でDateTimeIndexでフロア操作を実行する方法
秒の頻度でDateTimeIndexに対してフロア操作を実行するには、 DateTimeIndex.floor()を使用します。 方法。秒の頻度については、頻度を使用します 値が「S」のパラメータ
まず、必要なライブラリをインポートします-
import pandas as pd
期間7、頻度をS、つまり秒としてDatetimeIndexを作成します-
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='40S')
DateTimeIndexを表示-
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)
秒頻度のDateTimeIndex日付でのフロア操作。秒の頻度については、「S」-
を使用しましたprint("\nPerforming floor operation with seconds frequency...\n", datetimeindex.floor(freq='S'))
例
以下はコードです-
import pandas as pd # DatetimeIndex with period 7 and frequency as S i.e. seconds # timezone is Australia/Adelaide datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='40S') # display DateTimeIndex print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex) # display DateTimeIndex frequency print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq) # getting the second res = datetimeindex.second # display only the second print("\nThe seconds from DateTimeIndex...\n", res) # Floor operation on DateTimeIndex date with seconds frequency # For seconds frequency, we have used 'S' print("\nPerforming floor operation with seconds frequency...\n", datetimeindex.floor(freq='S'))
出力
これにより、次のコードが生成されます-
DateTimeIndex... DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:32.261811624+10:30', '2021-10-18 07:21:12.261811624+10:30', '2021-10-18 07:21:52.261811624+10:30', '2021-10-18 07:22:32.261811624+10:30', '2021-10-18 07:23:12.261811624+10:30'], dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq='40S') DateTimeIndex frequency... <40 * Seconds> The seconds from DateTimeIndex... Int64Index([32, 12, 52, 32, 12], dtype='int64') Performing floor operation with seconds frequency... DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:32+10:30', '2021-10-18 07:21:12+10:30', '2021-10-18 07:21:52+10:30', '2021-10-18 07:22:32+10:30', '2021-10-18 07:23:12+10:30'], dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq=None)
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Pythonパンダ-分頻度でDateTimeIndexを丸める方法
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DateTimeIndexを1時間ごとの頻度で丸めるには、 DateTimeIndex.round()を使用します 方法。時間ごとの頻度については、頻度を使用してください 値が「H」のパラメータ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間5、頻度をT、つまり分としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:00', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='35T'