Pandas DateTimeIndex

La colonna DataTeTime di DataFrame di Pandas contiene tutte le informazioni sui dati registrati specifici in anni, mesi, date e tempi (in ore, minuti e secondi). DateTimeIndex è il metodo che converte questa colonna DateTime in una colonna di indice e attribuisce la data di output come indice nel frame dati. Consente inoltre l'accesso o l'analisi dei dati in quella data specifica, anno, mese e ora (in ore, minuti e secondi) o intervallo di date per ulteriori operazioni invece di passare attraverso tutti i dati di dati.

In questo articolo, sapremo come possiamo creare DateTimeIndex e accedere ai dettagli della data e dell'ora usando alcuni metodi di data e ora.

Possiamo creare DateTimeIndex con la seguente sintassi:

Sintassi:

panda.DateTimeIndex ([Valori DateTime,…] dType, freq)

Parametri:

1. Il primo parametro prende i valori del timestamp in un elenco che è separato da una virgola.
2. Il secondo parametro è facoltativo, che specifica il tipo di dati come DateTime64 [NS].
3. FREQ è anche il parametro opzionale che ottiene il DateTime in frequenza di ore/settimane.

Esempio 1: con freq = "H"
Crea il DateTimeIndex che contiene 2 timestamp con frequenza come "H". Assicurati di dover specificare la frequenza corretta rispetto al timestamp.

Panda di importazione
# Crea il DateTimeIndex che contiene 2 timestamp con frequenza come 'H'.
Datetime_index = Panda.DateTimeIndex (['2022-12-31 04:11:00', '2022-12-31 05:11:00'],
dtype = 'datetime64 [ns]', freq = 'h')
print (datetime_index)

Produzione:

Ora hai il DateTimeIndex con ore come frequenza.

Vediamo un altro esempio che prende la frequenza come settimana.

Esempio 2: con freq = "w"

Panda di importazione
# Crea il DateTimeIndex che contiene 4 timestamp con frequenza come "W".
Datetime_index = Panda.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-15 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], freq =' w ')
print (datetime_index)

Produzione:

Ora hai il DateTimeIndex con settimane come frequenza.

Esempio 3: Ottieni i dettagli della data
DateTimeIndex ha alcuni metodi integrati che ottengono i dettagli della data come anno, mese, data, giorno, ecc.

Guarda l'esempio seguente per restituire l'anno, il mese, il nome del mese, il giorno e la data.

Panda di importazione
# Crea il DateTimeIndex che contiene 4 timestamp con frequenza come "W".
Datetime_index = Panda.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-15 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], freq =' w ')
# Restituisci l'anno da DateTime_Index sopra
print ("anno:", datetime_index.anno)
# Restituisci il mese da DateTime_Index sopra
Print ("Month:", DateTime_Index.mese)
# Restituisci il Month_Name da DateTime_Index sopra
Stampa ("Nome del mese:", DateTime_Index.Month_name)
# Restituisci la giornata da DateTime_Index sopra
Print ("Day:", DateTime_Index.giorno)
# Restituisci la data da DateTime_Index sopra
Print ("Data:", DateTime_Index.data)

Produzione:

Spiegazione:

1. IL anno Restituisce l'anno dal DateTimeIndex.
2. IL mese Restituisce il numero del mese (come gennaio è il 1 ° febbraio è 2, ...) da DateTimeIndex.
3. IL giorno Restituisce la giornata da DateTimeIndex.
4. IL data Restituisce la data in formato (YYYY, MM, DD).

Esempio 4: ottieni i dettagli del tempo
Guarda l'esempio seguente per restituire ore, minuti, secondi e tempo separatamente.

Panda di importazione
# Crea il DateTimeIndex che contiene 4 timestamp con frequenza come "W".
Datetime_index = Panda.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-15 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], freq =' w ')
# Restituisci l'ora da DateTime_Index sopra
Print ("Hour:", DateTime_Index.ora)
# Restituisci il minuto da DateTime_Index sopra
Print ("Minute:", DateTime_Index.minuto)
# Restituisci il secondo da DateTime_Index sopra
Print ("Second:", DateTime_Index.secondo)
# Restituisci il tempo da DateTime_Index sopra
Print ("Time:", DateTime_Index.tempo)

Produzione:

Spiegazione:

1. IL ora Restituisce le ore dal DateTimeIndex.
2. IL minuto Restituisce i minuti dal DateTimeIndex.
3. IL secondo Restituisce i secondi dal DateTimeIndex.
4. IL tempo Restituisce il tempo in formato (h, m).

Esempio 5: considerazioni dell'anno

1. Se vogliamo verificare lo stato se una delle giornata è l'inizio dell'anno, usa is_year_start.
2. Se vogliamo controllare lo stato se una delle giornata è la fine dell'anno, usa is_year_end.
3. Se vogliamo controllare lo stato se l'anno è un anno di salto o meno, usa is_leap_year.

Panda di importazione
# Crea il DateTimeIndex che contiene 5 timestamp.
Datetime_index = Panda.DateTimeIndex (['2021-1-1 07:13:00', '2022-12-31 05:11:00', '2022-11-11 05:11:00', '2020-12-31 06: 11:00 ',' 2017-5-5 05:11:00 '])
print (datetime_index)
stampa()
# Controlla lo stato se una delle giornata è l'inizio dell'anno
Stampa (DateTime_Index.is_year_start)
stampa()
# Controlla lo stato se una delle giornata è fine dell'anno
Stampa (DateTime_Index.is_year_end)
stampa()
# Controlla lo stato se l'anno è un anno di salto o meno.
Stampa (DateTime_Index.is_leap_year)

Produzione:

Spiegazione:
True viene restituito per i seguenti indici DateTime:

1. "2021-01-01 07:13:00" inizia con l'anno.
2. "2022-12-31 05:11:00" e "2020-12-31 06:11:00" termina nell'anno.
3. "2020-12-31 06:11:00" è l'anno di salto.

Conclusione

Ora, siamo arrivati ​​a un punto che DateTimeIndex viene utilizzato per creare un indice per i dati DateTime e possiamo estrarre i dettagli della data e del tempo utilizzando proprietà diverse. Tutti gli esempi sono stati ben spiegati. Assicurati di comprendere tutti i parametri che sono spiegati rispetto a DateTimeIndex.