Python Pandas - DateTimeIndex에서 시간당 빈도로 바닥 작업을 수행하는 방법

DateTimeIndex에서 시간별 빈도로 바닥 연산을 수행하려면 DateTimeIndex.floor()를 사용하세요. 방법. 시간당 빈도의 경우 주파수를 사용합니다. 값이 'H'인 매개변수 .

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import pandas as pd

기간이 5이고 빈도가 min, 즉 분 −

datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='20min')

DateTimeInde 표시 -

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

시간별 빈도가 있는 DateTimeIndex 날짜에 대한 바닥 연산, 시간별 빈도의 경우 'H' −

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

예시

다음은 코드입니다 -

import pandas as pd

# DatetimeIndex with period 5 and frequency as min i.e. minutes
# timezone is Australia/Adelaide
datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='20min')

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

# display DateTimeIndex frequency
print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

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

출력

이것은 다음 코드를 생성합니다 -

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-09-29 07:20:32.261811624+09:30',
'2021-09-29 07:40:32.261811624+09:30',
'2021-09-29 08:00:32.261811624+09:30',
'2021-09-29 08:20:32.261811624+09:30',
'2021-09-29 08:40:32.261811624+09:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq='20T')
DateTimeIndex frequency...
<20 * Minutes>

Performing floor operation with hourly frequency...
DatetimeIndex(['2021-09-29 07:00:00+09:30', '2021-09-29 07:00:00+09:30',
'2021-09-29 08:00:00+09:30', '2021-09-29 08:00:00+09:30',
'2021-09-29 08:00:00+09:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq=None)