Python Pandas - DateTimeIndex에서 초 빈도로 ceil 작업을 수행하는 방법

DateTimeIndex에서 초 빈도로 ceil 연산을 수행하려면 DateTimeIndex.ceil()을 사용하세요. 방법. 초 빈도의 경우 freq를 사용합니다. 값이 'S'인 매개변수 .

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import pandas as pd

기간이 5이고 빈도가 S 즉, 초 −

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')

DateTimeIndex 표시 -

print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

초 빈도로 DateTimeIndex 날짜에 Ceil 작업을 수행합니다. 초 빈도의 경우 'S' −

print("\nPerforming ceil operation with seconds frequency...\n",
datetimeindex.ceil(freq='S'))

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("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

# getting the second
res = datetimeindex.second

# display only the second
print("\nThe second from DateTimeIndex...\n", res)

# Ceil operation on DateTimeIndex date with seconds frequency
# For seconds frequency, we have used 'S'
print("\nPerforming ceil operation with seconds frequency...\n",
datetimeindex.ceil(freq='S'))

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>

The second from DateTimeIndex...
Int64Index([32, 12, 52, 32, 12], dtype='int64')

Performing ceil operation with seconds frequency...
DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:33+10:30', '2021-10-18 07:21:13+10:30',
'2021-10-18 07:21:53+10:30', '2021-10-18 07:22:33+10:30',
'2021-10-18 07:23:13+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq=None)