要生成两个索引对象的交集，请在 Pandas 中使用 index1.intersection(index2) 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建两个 Pandas 索引 - index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50]) index2 = pd.Index([80, 65, 60, 70, 55])显示 Pandas 索引 1 和索引 2 - print("Pandas Index1...", index1) print("Pandas Index2...", index2)执行交集 - res = index1.intersection(index2) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建两个 Pandas 索引 index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50]) index2 = pd.Index([80, 65, 60, 70, 55]) # 显示 Pandas 索引 1 和索引 2 print("Pandas Index1...", index1) print("Pandas Index2...", index2) # ... 阅读更多

要获取周期对象所在的月份中的日期，请使用 period.day 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pdpandas.Period 表示一段时间。创建两个周期对象 - period1 = pd.Period("2021-09-18") period2 = pd.Period(freq ='D', year = 2021, month = 9, day = 22, hour = 4, minute = 55)从两个周期对象获取月份中的日期 - res1 = period1.day res2 = period2.day示例以下为代码 - import pandas as pd # pandas.Period 表示一段时间 # 创建两个周期对象 period1 = pd.Period("2021-09-18") period2 = pd.Period(freq ='D', year = 2021, ... 阅读更多

要将索引选项集合追加在一起，请在 Pandas 中使用 append() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建 Pandas 索引 - index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50])显示 Pandas 索引 - print("Pandas Index...", index1)创建一个新的要追加的索引 - index2 = pd.Index([60, 70, 80])追加新索引 - print("After appending...", index1.append(index2))示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index1) # 返回索引中的元素数量 print("Number of elements in ... 阅读更多

要获取 Timedelta 对象持续时间中的总秒数，请使用 timedelta.total_seconds() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pdTimeDeltas 是 Python 的标准 datetime 库，使用不同的表示 timedelta，创建一个 Timedelta 对象 - timedelta = pd.Timedelta('2 days 11 hours 22 min 25 s 50 ms 45 ns')显示 Timedelta - print("Timedelta...", timedelta)获取总秒数 - timedelta.total_seconds() 示例以下为代码 - import pandas as pd # TimeDeltas 是 Python 的标准 datetime 库，使用不同的表示 timedelta # 创建一个 Timedelta 对象 timedelta = pd.Timedelta('2 days 11 hours 22 min 25 s 50 ms ... 阅读更多

要对索引值进行排序并返回用于对索引进行排序的索引，请使用 index.sort_values()。return_indexer 参数设置为 True。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建 Pandas 索引 - index = pd.Index([50, 10, 70, 95, 110, 90, 30])显示 Pandas 索引 - print("Pandas Index...", index)对索引值进行排序。默认情况下，按升序排序。使用“return_indexer”参数（值为 True）返回对索引进行排序的索引 - print("Sort and also return the indices that would sort the index...", index.sort_values(return_indexer=True))示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = ... 阅读更多

要将 Timedelta 转换为 NumPy timedelta64，请使用 timedelta.to_timedelta64() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建一个 Timedelta 对象 - timedelta = pd.Timedelta('2 days 11 hours 22 min 25 s 50 ms 45 ns')显示 Timedelta - print("Timedelta...", timedelta)将 Timedelta 转换为 NumPy timedelta64 - timedelta.to_timedelta64() 示例以下为代码 - import pandas as pd # TimeDeltas 是 Python 的标准 datetime 库，使用不同的表示 timedelta # 创建一个 Timedelta 对象 timedelta = pd.Timedelta('2 days 11 hours 22 min 25 s 50 ms 45 ns') # 显示 Timedelta print("Timedelta...", timedelta) # 转换 ... 阅读更多

要返回具有 ns 精度的 numpy.timedelta64 对象，请使用 timedelta.to_timedelta64() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建一个 Timedelta 对象 - timedelta = pd.Timedelta('2 days 11 hours 22 min 25 s 50 ms 45 ns')显示 Timedelta - print("Timedelta...", timedelta)返回具有纳秒精度的 numpy.timedelta64 对象 - timedelta.to_timedelta64() 示例以下为代码 - import pandas as pd # TimeDeltas 是 Python 的标准 datetime 库，使用不同的表示 timedelta # 创建一个 Timedelta 对象 timedelta = pd.Timedelta('2 days 11 hours 22 min 25 s 50 ms 45 ns') # 显示 Timedelta print("Timedelta...", timedelta) # ... 阅读更多

要返回索引的已排序副本，请在 Pandas 中使用 index.sort_values() 方法。参数 ascending 设置为 False。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建 Pandas 索引 - index = pd.Index([50, 10, 70, 95, 110, 90, 30])显示 Pandas 索引 - print("Pandas Index...", index)对索引值进行排序。要按降序排序值，请将“ascending”参数设置为“False” - print("Sort the index values in descending order...", index.sort_values(ascending=False))示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([50, 10, 70, 95, 110, 90, 30]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index) ... 阅读更多

要将 pandas Timedelta 对象转换为 Python timedelta 对象，请使用 timedelta.to_pytimedelta() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd创建一个 Timedelta 对象 - timedelta = pd.Timedelta('2 days 11 hours 22 min 25 s 50 ms 45 ns')显示 Timedelta - print("Timedelta...", timedelta)将 pandas Timedelta 对象转换为 python timedelta 对象。任何纳秒分辨率都将丢失 - timedelta.to_pytimedelta() 示例以下为代码 - import pandas as pd # TimeDeltas 是 Python 的标准 datetime 库，使用不同的表示 timedelta # 创建一个 Timedelta 对象 timedelta = pd.Timedelta('2 days 11 hours 22 min 25 s 50 ms ... 阅读更多

要返回索引的排序副本，请在 Pandas 中使用 index.sort_values() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 Pandas 索引 - index = pd.Index([50, 10, 70, 95, 110, 90, 30]) 显示 Pandas 索引 - print("Pandas Index...", index) 对索引值进行排序。默认情况下，按升序排序 - print("Sort the index values...", index.sort_values()) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([50, 10, 70, 95, 110, 90, 30]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index) # 返回索引中元素的数量 print("Number of elements in ... 阅读更多