밀리초 빈도로 DateTimeIndex에서 바닥 연산을 수행하려면 DateTimeIndex.floor()를 사용하세요. 방법. 밀리초 빈도의 경우 freq를 사용합니다. 값이 'ms'인 매개변수 .
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import pandas as pd
기간이 7이고 빈도가 S 즉 초인 DatetimeIndex −
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='40S')
DateTimeIndex 표시 -
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)
밀리초 빈도로 DateTimeIndex 날짜에 대한 바닥 작업입니다. 밀리초 주파수의 경우 'ms' -
를 사용했습니다.print("\nPerforming floor operation with milliseconds frequency...\n", datetimeindex.floor(freq='ms'))
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 milliseconds frequency # For milliseconds frequency, we have used 'ms' print("\nPerforming floor operation with milliseconds frequency...\n", datetimeindex.floor(freq='ms'))
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 milliseconds frequency... DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:32.261000+10:30', '2021-10-18 07:21:12.261000+10:30', '2021-10-18 07:21:52.261000+10:30', '2021-10-18 07:22:32.261000+10:30', '2021-10-18 07:23:12.261000+10:30'], dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq=None)