Python Pandas - 마이크로초 빈도로 DateTimeIndex에서 바닥 작업을 수행하는 방법

마이크로초 빈도로 DateTimeIndex에서 바닥 연산을 수행하려면 DateTimeIndex.floor()를 사용하세요. 방법. 마이크로초 주파수의 경우 freq를 사용합니다. 값이 'us'인 매개변수 .

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import pandas as pd

기간이 7이고 빈도가 S 즉 초인 DatetimeIndex. 시간대는 호주/애들레이드입니다 -

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

마이크로초 빈도로 DateTimeIndex 날짜에 대한 바닥 작업입니다. 마이크로초 주파수의 경우 'us' -

print("\nPerforming floor operation with microseconds frequency...\n",
datetimeindex.floor(freq='us'))

예시

다음은 코드입니다 -

import pandas as pd

# DatetimeIndex with period 7 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)

# Floor operation on DateTimeIndex date with microseconds frequency
# For microseconds frequency, we have used 'us'
print("\nPerforming floor operation with microseconds frequency...\n",
datetimeindex.floor(freq='us'))

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>

Performing floor operation with microseconds frequency...
DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:32.261811+10:30',
'2021-10-18 07:21:12.261811+10:30',
'2021-10-18 07:21:52.261811+10:30',
'2021-10-18 07:22:32.261811+10:30',
'2021-10-18 07:23:12.261811+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq=None)