Python Pandas - TimeDeltaIndex에서 분 빈도로 바닥 작업 수행

TimeDeltaIndex에서 분 빈도로 바닥 연산을 수행하려면 TimeDeltaIndex.floor()를 사용하세요. 방법. 분당 빈도의 경우 주파수를 사용합니다. 값이 'T'인 매개변수 .

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import pandas as pd

TimeDeltaIndex 개체를 만듭니다. 'data' 매개변수를 사용하여 timedelta와 같은 데이터를 설정했습니다 -

tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['5 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999',
'7 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.999999'])

TimedeltaIndex 표시 -

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

분 빈도로 TimeDeltaIndex 날짜에 대한 플로어 작업입니다. 분 주파수의 경우 'T' −

print("\nPerforming Floor operation with minute frequency...\n",
tdIndex.floor(freq='T'))

예시

다음은 코드입니다 -

import pandas as pd

# Create a TimeDeltaIndex object
# We have set the timedelta-like data using the 'data' parameter
tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['5 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999',
'7 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.999999'])

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

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

# Floor operation on TimeDeltaIndex date with minute frequency
# For minute frequency, we have used 'T'
print("\nPerforming Floor operation with minute frequency...\n",
tdIndex.floor(freq='T'))

출력

이것은 다음 코드를 생성합니다 -

TimedeltaIndex...
TimedeltaIndex(['5 days 08:20:00.000035045', '0 days 17:42:19.999999',
'7 days 11:16:02.000055', '0 days 22:35:25.999999'],
dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

The Dataframe of the components of TimeDeltas...
  days hours minutes seconds milliseconds microseconds nanoseconds
0   5     8     20       0           0           35          45
1   0    17     42      19         999          999           0
2   7    11     16       2           0           55           0
3   0    22     35      25         999          999           0

Performing Floor operation with minute frequency...
TimedeltaIndex(['5 days 08:20:00', '0 days 17:42:00', '7 days 11:16:00',
'0 days 22:35:00'],
dtype='timedelta64[ns]', freq=None)