要创建 PeriodIndex，请使用 pandas.PeriodIndex() 方法。使用 PeriodIndex.daysinmonth 属性获取月份的天数。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，包含表示定期时间段的序数值。我们使用“freq”参数设置了频率 −periodIndex = pd.PeriodIndex(['2018-07-25', '2019-10-30', '2020-11-20', '2021-09-15', '2022-03-12', '2023-06-18'], freq="D") 显示 PeriodIndex 对象 −print("PeriodIndex...", periodIndex) 显示 PeriodIndex 对象中特定月份的天数 −print("PeriodIndex 中特定月份的天数...", periodIndex.daysinmonth) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 创建一个 PeriodIndex 对象 # PeriodIndex 是 ... 阅读更多

要创建 PeriodIndex，请使用 pandas.PeriodIndex() 方法。使用 PeriodIndex.dayofyear 属性获取一年的天数。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，包含表示定期时间段的序数值。我们使用“freq”参数设置了频率 −periodIndex = pd.PeriodIndex(['2018-07-25', '2019-10-30', '2020-11-20', '2021-09-15', '2022-03-12', '2023-06-18'], freq="D") 显示 PeriodIndex 对象 −print("PeriodIndex...", periodIndex) 显示 PeriodIndex 对象中一年的天数 −print("PeriodIndex 中一年的天数...", periodIndex.dayofyear) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 创建一个 PeriodIndex 对象 # PeriodIndex 是一个不可变的 ... 阅读更多

要创建 PeriodIndex，请使用 pandas.PeriodIndex() 方法。使用 PeriodIndex.dayofweek 属性获取一周的天数。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，包含表示定期时间段的序数值。我们使用“freq”参数设置了频率 −periodIndex = pd.PeriodIndex(['2018-07-25', '2019-10-30', '2020-11-20', '2021-09-15', '2022-03-12', '2023-06-18'], freq="D") 显示 PeriodIndex 对象 −print("PeriodIndex...", periodIndex) 显示 PeriodIndex 对象中一周的天数。一周的天数显示为星期一=0，星期二=1 ... 星期日=6 −print("PeriodIndex 中一周的天数...", periodIndex.dayofweek) 示例 以下是代码 −import pandas as pd ... 阅读更多

要创建 PeriodIndex，请使用 pandas.PeriodIndex() 方法。使用 PeriodIndex.day 属性获取周期天数。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，包含表示定期时间段的序数值。我们使用“freq”参数设置了频率 −periodIndex = pd.PeriodIndex(['2018-07-25', '2019-10-30', '2020-11-20', '2021-09-15', '2022-03-12', '2023-06-18'], freq="D") 显示 PeriodIndex 对象 −print("PeriodIndex...", periodIndex) 显示 PeriodIndex 对象中的天数 −print("PeriodIndex 中的天数...", periodIndex.day) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 创建一个 PeriodIndex 对象 # PeriodIndex 是一个不可变的 ndarray，包含序数值... 阅读更多

要创建 PeriodIndex，请使用 pandas.PeriodIndex() 方法。要设置频率，请使用 freq 参数。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，包含表示定期时间段的序数值。我们使用“freq”参数设置了频率 −periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25', '2020-10-30', '2020-11-20'], freq="D") 显示 PeriodIndex 对象 −print("PeriodIndex...", periodIndex) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 创建一个 PeriodIndex 对象 # PeriodIndex 是一个不可变的 ndarray，包含表示定期时间段的序数值 # 我们使用“freq”参数设置了频率 periodIndex = ... 阅读更多

要从 TimeDeltaIndex 对象创建 DataFrame，请使用 TimeDeltaIndex to_frame() 方法。使用 name 参数覆盖结果列的名称。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个 TimeDeltaIndex 对象。我们使用“data”参数设置了类似 timedelta 的数据 −tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['4 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999', '9 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.000075']) 显示 TimedeltaIndex −print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 从 TimeDeltaIndex 对象创建一个 DataFrame。使用“False”参数不会在返回的 DataFrame 中设置原始索引。为了覆盖结果列的名称，我们使用了“name”参数 −print("TimeDeltaIndex to DataFrame...", tdIndex.to_frame(index=False, ... 阅读更多

要从 TimeDeltaIndex 对象创建 DataFrame，请使用 TimeDeltaIndex to_frame() 方法。使用值为 False 的 index 参数忽略原始索引。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个 TimeDeltaIndex 对象。我们使用“data”参数设置了类似 timedelta 的数据 −tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['4 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999', '9 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.000075']) 显示 TimedeltaIndex −print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 从 TimeDeltaIndex 对象创建一个 DataFrame。使用“False”参数不会在返回的 DataFrame 中设置原始索引 −print("TimeDeltaIndex to DataFrame...", tdIndex.to_frame(index=False)) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 创建一个 TimeDeltaIndex 对象 # ... 阅读更多

要对具有毫秒频率的 TimeDeltaIndex 执行向上取整运算，请使用 TimeDeltaIndex.ceil() 方法。对于毫秒频率，请使用值为“ms”的 freq 参数。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个 TimeDeltaIndex 对象。我们使用“data”参数设置了类似 timedelta 的数据 −tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['4 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999', '9 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.000075']) 显示 TimedeltaIndex −print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 对具有毫秒频率的 TimeDeltaIndex 日期执行向上取整运算。对于毫秒频率，我们使用了“ms” −print("使用毫秒频率执行向上取整运算...", tdIndex.ceil(freq='ms')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 创建一个 TimeDeltaIndex 对象 # 我们 ... 阅读更多

要对具有微秒频率的 TimeDeltaIndex 执行向上取整运算，请使用 TimeDeltaIndex.ceil() 方法。对于微秒频率，请使用值为“us”的 freq 参数。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个 TimeDeltaIndex 对象。我们使用“data”参数设置了类似 timedelta 的数据 −tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['4 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999', '9 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.000075']) 显示 TimedeltaIndex −print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 对具有微秒频率的 TimeDeltaIndex 日期执行向上取整运算。对于微秒频率，我们使用了“us” −print("使用微秒频率执行向上取整运算...", tdIndex.ceil(freq='us')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 创建一个 TimeDeltaIndex 对象 # 我们 ... 阅读更多

要对具有秒频度的 TimeDeltaIndex 执行向上取整运算，请使用 TimeDeltaIndex.ceil() 方法。对于秒频度，请使用值为“S”的 freq 参数。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建一个 TimeDeltaIndex 对象。我们使用“data”参数设置了类似 timedelta 的数据 − tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['4 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999', '9 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.000075']) 显示 TimedeltaIndex − print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 对 TimeDeltaIndex 日期进行向上取整运算，频度为秒。对于秒频度，我们使用了“S” − print("Performing Ceil operation with seconds frequency...", tdIndex.ceil(freq='S')) 示例 以下是代码 − import pandas as pd # 创建一个 TimeDeltaIndex 对象 # 我们 ... 阅读更多