PythonPandas-タイムゾーン情報を含むpythondatetime.timeオブジェクトのnumpy配列を返します
タイムゾーン情報を含むPythondatetime.timeオブジェクトのnumpy配列を返すには、 datetimeindex.timetz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
期間5と頻度(ナノ秒)でDatetimeIndexを作成します-
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Sydney', freq='ns')
DateTimeIndexを表示-
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)
タイムゾーン情報を含むタイムスタンプの時間部分のみを返します-
print("\nThe numpy array (time part with timezone)..\n",datetimeindex.timetz)
例
以下はコードです-
import pandas as pd # DatetimeIndex with period 5 and frequency as us i.e. nanoseconds # The timezone is Australia/Sydney datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Sydney', freq='ns') # display DateTimeIndex print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex) # Returns only the time part of Timestamp with timezone information print("\nThe numpy array (time part with timezone)..\n",datetimeindex.timetz)
出力
これにより、次のコードが生成されます-
DateTimeIndex... DatetimeIndex([ '2021-10-20 02:30:50+11:00', '2021-10-20 02:30:50.000000001+11:00', '2021-10-20 02:30:50.000000002+11:00', '2021-10-20 02:30:50.000000003+11:00', '2021-10-20 02:30:50.000000004+11:00'], dtype='datetime64[ns, Australia/Sydney]', freq='N') The numpy array (time part with timezone).. [datetime.time(2, 30, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' AEDT+11:00:00 DST>) datetime.time(2, 30, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' AEDT+11:00:00 DST>) datetime.time(2, 30, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' AEDT+11:00:00 DST>) datetime.time(2, 30, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' AEDT+11:00:00 DST>) datetime.time(2, 30, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' AEDT+11:00:00 DST>)]
-
Python-numpyでPandasDataFrameをフィルタリングする
numpy where()メソッドを使用して、PandasDataFrameをフィルタリングできます。 where()メソッドの条件に言及します。まず、必要なライブラリをそれぞれのエイリアスでインポートしましょう import pandas as pd import numpy as np 次に、製品レコードを使用してPandasDataFrameを作成します dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", &qu
-
PythonでのNumPy配列を使用したブロードキャスト
アレイのサイズが同じで、特定のサイズが必要な場合、異なるアレイ間の算術演算が毎月行われることがわかっています。ただし、サイズが等しくない場合でも、形状に「1」が前に付いた小さいndimを配列に入力して配列のいずれかを拡張することにより、それらに算術演算を適用できるシナリオがあります。つまり、基本的にブロードキャストとアレイとは、その形状を必要な形状に変更することを意味します。 配列Boradcastingのルール ndimが他の配列よりも小さい配列には、その形状に「1」が付加されます。 出力形状の各次元のサイズは、その次元の入力サイズの最大値です。 特定の次元のサイズが出力サ