DateTimeIndex에서 DataFrame을 만들려면 datetimeindex.to_frame()을 사용하세요. . 이름을 재정의하도록 이름 매개변수를 설정했습니다. 결과 열의.
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import pandas as pd
기간이 5이고 빈도가 S 즉, 초 −
인 DatetimeIndex를 만듭니다.datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='40S')
DateTimeIndex 표시 -
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)
원래 인덱스는 'False' 매개변수를 사용하여 반환된 DataFrame에 설정되지 않았습니다. 결과 열의 이름을 재정의하기 위해 'name' 매개변수 -
를 사용했습니다.print("\nDateTimeIndex to DataFrame...\n", datetimeindex.to_frame(index=False, name = 'DateTimeData'))
예시
다음은 코드입니다 -
import pandas as pd # DatetimeIndex with period 5 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("\nDateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq) # Create a DataFrame from DateTimeIndex # The original index isn't set in the returned DataFrame using the 'False' parameter # To override the name of the resulting column, we have used the 'name' parameter print("\nDateTimeIndex to DataFrame...\n", datetimeindex.to_frame(index=False, name = 'DateTimeData'))
출력
이것은 다음 코드를 생성합니다 -
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> DateTimeIndex to DataFrame... DateTimeData 0 2021-10-18 07:20:32.261811624+10:30 1 2021-10-18 07:21:12.261811624+10:30 2 2021-10-18 07:21:52.261811624+10:30 3 2021-10-18 07:22:32.261811624+10:30 4 2021-10-18 07:23:12.261811624+10:30