要检查区间是否在右侧开放，请使用 interval.open_right 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用值为“neither”的“closed”参数设置开放区间。开放区间（在数学中用方括号表示）不包含其端点，即开放区间 [0, 5] 的特征在于条件 0 < x < 5 interval = pd.Interval(5, 20, closed='neither') 显示区间 print("Interval...", interval) 检查区间是否在右侧开放 print("Check if the interval is open on the right side...", interval.open_right) 示例 以下代码 import pandas as pd # ... 阅读更多

要检查区间是否在左侧开放，请使用 interval.open_left 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用值为“neither”的“closed”参数设置开放区间。开放区间（在数学中用方括号表示）不包含其端点，即开放区间 [0, 5] 的特征在于条件 0 < x < 5 interval = pd.Interval(5, 20, closed='neither') 显示区间 print("Interval...", interval) 检查区间是否在左侧开放 print("Check if the interval is open on the left side...", interval.open_left) 示例 以下代码 import pandas as pd # ... 阅读更多

要返回区间的中间点，请使用 interval.mid 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用值为“neither”的“closed”参数设置开放区间。开放区间（在数学中用方括号表示）不包含其端点，即开放区间 [0, 5] 的特征在于条件 0 < x < 5 interval = pd.Interval(5, 20, closed='neither') 显示区间 print("Interval...", interval) 返回区间的中间点 print("The midpoint for the Interval...", interval.mid) 示例 以下代码 import pandas as pd # 使用值为“neither”的“closed”参数设置开放区间 # 开放区间（在数学中用方括号表示）不包含其端点，即开放区间 [0, 5] 的特征在于条件 0 < x < 5 # ... 阅读更多

要将应用于给定 DateOffset 对象的频率作为字符串返回，请在 Pandas 中使用 offset.freqstr 属性。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd 设置 Pandas 中的时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-08-30 02:30:55') 创建 DateOffset。我们在这里使用“months”参数递增月份 - offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(months=3) 显示更新的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + offset) 将应用于给定 DateOffset 对象的频率作为字符串 - print("Frequency on the given DataOffset...", offset.freqstr) 示例 以下代码 - from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd # 设置 Pandas 中的时间戳对象 timestamp ... 阅读更多

要创建 DateOffset，请在 Pandas 中使用 DateOffset() 方法。将增量值设置为参数。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd 设置 Pandas 中的时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-09-11 02:30:55') 用于日期递增的 DateOffset。我们在这里使用“months”参数递增月份 - print("DateOffset...", timestamp + DateOffset(months=2)) 示例 以下代码 - from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd # 设置 Pandas 中的时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-11 02:30:55') # 显示时间戳 print("Timestamp...", timestamp) # 用于日期递增的 DateOffset # 我们在这里使用“months”参数递增月份 ... 阅读更多

要将 PeriodIndex 对象转换为时间戳，请使用 PeriodIndex.to_timestamp() 方法。使用 freq 参数设置频率。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 PeriodIndex 对象。PeriodIndex 是一个不可变的 ndarray，它保存表示时间中规则周期的序数值。我们使用“freq”参数设置了频率 - periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2020-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="Y") 显示 PeriodIndex 对象 - print("PeriodIndex...", periodIndex) 将 PeriodIndex 转换为时间戳。我们使用“freq”参数设置了频率 - print("PeriodIndex object to timestamp...", periodIndex.to_timestamp(freq='M')) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 创建 PeriodIndex 对象 # PeriodIndex 是一个不可变的 ndarray，它保存表示时间中规则周期的序数值 # 我们使用“freq”参数设置了频率 ... 阅读更多

要将 PeriodIndex 对象转换为时间戳，请使用 PeriodIndex.to_timestamp() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 PeriodIndex 对象 - periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2020-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="Y") 显示 PeriodIndex 对象 - print("PeriodIndex...", periodIndex) 将 PeriodIndex 转换为时间戳 - print("PeriodIndex object to timestamp...", periodIndex.to_timestamp()) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 创建 PeriodIndex 对象 # PeriodIndex 是一个不可变的 ndarray，它保存表示时间中规则周期的序数值 # 我们使用“freq”参数设置了频率 periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2020-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="Y") # 显示 PeriodIndex 对象 print("PeriodIndex...", ... 阅读更多

要将 PeriodArray 转换为指定的频率，请使用 periodIndex.asfreq() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 PeriodIndex 对象 - periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2020-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="Y") 显示 PeriodIndex 对象 - print("PeriodIndex...", periodIndex) 转换为指定的频率。我们已将频率设置为 asfreq() 的参数 - print("Convert..", periodIndex.asfreq('M')) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 创建 PeriodIndex 对象 # PeriodIndex 是一个不可变的 ndarray，它保存表示时间中规则周期的序数值 # 我们使用“freq”参数设置了频率 periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', ... 阅读更多

要从 PeriodIndex 对象中获取年份，请使用 PeriodIndex.year 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 PeriodIndex 对象。我们使用“freq”参数设置了频率 - periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2021-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="T") 显示 PeriodIndex 对象 - print("PeriodIndex...", periodIndex) 显示 PeriodIndex 频率 - print("PeriodIndex frequency object...", periodIndex.freq) 显示 PeriodIndex 对象中的年份 - print("The year from the PeriodIndex object...", periodIndex.year) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 创建 PeriodIndex 对象 # PeriodIndex 是一个不可变的 ndarray，它保存表示时间中规则周期的序数值 # 我们使用“freq”参数设置了频率 ... 阅读更多

要从 PeriodIndex 对象中获取星期几，请使用 PeriodIndex.weekday 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建一个 PeriodIndex 对象。PeriodIndex 是一个不可变的 ndarray，它保存表示时间内定期周期的序数值 − periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2021-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="T") 显示 PeriodIndex 对象 − print("PeriodIndex...", periodIndex) 显示 PeriodIndex 对象的星期几。星期几，星期一=0，星期二=1 ... 星期日=6 − print("PeriodIndex 对象的星期几...", periodIndex.weekday) 示例 以下为代码 − import pandas as pd # 创建一个 PeriodIndex 对象 # PeriodIndex 是一个 ... 阅读更多