DateTimeIndex에 대해 미세한 빈도로 ceil 연산을 수행하려면 DateTimeIndex.ceil()을 사용하세요. 방법. 분당 빈도의 경우 주파수를 사용합니다. 값이 'T'인 매개변수 .
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import pandas as pd
기간이 5이고 빈도가 초인 DatetimeIndex를 만듭니다. 즉,
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='40S')
DateTimeIndex 표시 -
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)
분 빈도로 DateTimeIndex 날짜에 Ceil 연산을 수행합니다. 분 주파수의 경우 'T −
를 사용했습니다.print("\nPerforming ceil operation with minute frequency...\n", datetimeindex.ceil(freq='T'))
예
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 minute res = datetimeindex.minute # display only the minute print("\nThe minute from DateTimeIndex...\n", res) # ceil operation on DateTimeIndex date with minute frequency # For minute frequency, we have used 'T' print("\nPerforming ceil operation with minute frequency...\n", datetimeindex.ceil(freq='T'))
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 minute from DateTimeIndex... Int64Index([20, 21, 21, 22, 23], dtype='int64') Performing ceil operation with minute frequency... DatetimeIndex(['2021-10-18 07:21:00+10:30', '2021-10-18 07:22:00+10:30', '2021-10-18 07:22:00+10:30', '2021-10-18 07:23:00+10:30', '2021-10-18 07:24:00+10:30'], dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq=None)