要从时间戳对象获取星期几，请使用 timestamp.weekday() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd import datetime 设置 Pandas 中的时间戳。创建一个时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp(datetime.datetime(2021, 5, 12)) 获取一年中的星期几。星期几用数字表示，星期一 == 0，星期二 == 1 … 星期日 == 6 timestamp.weekday() 示例 以下为代码 import pandas as pd import datetime # 在 Pandas 中设置时间戳 # 创建一个时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp(datetime.datetime(2021, 5, 12)) # 显示时间戳 print("时间戳...", timestamp) # 获取一年中的星期几 res = timestamp.weekday() ... 阅读更多

要获取 UTC 偏移时间，请使用 timestamp.utcoffset()。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-10-16T15:12:34.261811624', tz='UTC') 带有 UTC 日期和时间的新时间戳 timestamp.utcnow() 获取 UTC 偏移时间 timestamp.utcoffset() 示例 以下为代码 import pandas as pd # 创建时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-10-16T15:12:34.261811624', tz='UTC') # 显示时间戳 print("时间戳...", timestamp) # 带有 UTC 日期和时间的新时间戳 print("UTC 日期和时间...", timestamp.utcnow()) # 获取 UTC 偏移时间 print("UTC 偏移时间...", timestamp.utcoffset()) 输出 这将生成以下代码 时间戳... 2021-10-16 15:12:34.261811624+00:00 UTC 日期和时间... 2021-10-03 07:56:44.685816+00:00 ... 阅读更多

要检查 Pandas 索引是否为浮点类型，请在 Pandas 中使用 index.is_floating() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 Pandas 索引 - index = pd.Index([5.7, 6.8, 10.5, 20.4, 25.6, 30.8, 40.5, 50.2]) 显示 Pandas 索引 - print("Pandas 索引...", index) 检查索引值是否仅包含浮点数 - print("索引值是否仅包含浮点数？", index.is_floating()) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([5.7, 6.8, 10.5, 20.4, 25.6, 30.8, 40.5, 50.2]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas 索引...", index) # 返回索引中元素的数量 print("元素数... 阅读更多

要返回表示 UTC 日期和时间的新时间戳，请使用 timestamp.utcnow() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-10-16T15:12:34.261811624', tz='UTC') 带有 UTC 日期和时间的新时间戳 timestamp.utcnow() 示例 以下为代码 import pandas as pd # 创建时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-10-16T15:12:34.261811624', tz='UTC') # 显示时间戳 print("时间戳...", timestamp) # 带有 UTC 日期和时间的新时间戳 print("UTC 日期和时间...", timestamp.utcnow()) 输出 这将生成以下代码 时间戳... 2021-10-16 15:12:34.261811624+00:00 UTC 日期和时间... 2021-10-03 07:56:08.901294+00:00 阅读更多

要检查 Pandas 索引是否包含分类数据，请在 Pandas 中使用 index.is_categorical() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用 astype() 方法创建类型设置为分类的 Pandas 索引 - index = pd.Index(["Electronics", "Accessories", "Furniture"]).astype("category") 显示 Pandas 索引 - print("Pandas 索引...", index) 检查索引是否包含分类数据 - print("索引是否包含分类数据？", index.is_categorical()) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index(["Electronics", "Accessories", "Furniture"]).astype("category") # 显示 Pandas 索引 print("Pandas 索引...", index) # 返回索引中元素的数量 print("索引中元素的数... 阅读更多

要从 POSIX 时间戳构建一个朴素的 UTC 日期时间，请使用 timestamp.utcfromtimestamp() 方法。将 POSIX 作为参数传递。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624') 从 POSIX 时间戳构建一个朴素的 UTC 日期时间。POSIX 作为参数传递 timestamp.utcfromtimestamp(1631717502) 示例 以下为代码 import pandas as pd # 创建时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624') # 显示时间戳 print("时间戳...", timestamp) # 从 POSIX 时间戳构建一个朴素的 UTC 日期时间 # POSIX 作为参数传递 print("构建 UTC 日期时间...", timestamp.utcfromtimestamp(1631717502)) 输出 这将生成以下代码 时间戳... 2021-09-14 15:12:34.261811624 ... 阅读更多

要将朴素时间戳转换为本地时区，请使用 timestamp.tz_locale()。在其中，使用 tz 参数设置时区。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个朴素的时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624') 添加时区 timestamp.tz_localize(tz='Australia/Brisbane') 示例 以下为代码 import pandas as pd # 创建一个朴素的时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624') # 显示时间戳 print("时间戳...", timestamp) # 添加时区 print("时间戳到本地时区...", timestamp.tz_localize(tz='Australia/Brisbane')) 输出 这将生成以下代码 时间戳... 2021-09-14 15:12:34.261811624 时间戳到本地时区... 2021-09-14 15:12:34.261811624+10:00 阅读更多

要检查 Pandas 索引是否仅包含布尔值，请在 Pandas 中使用 index.is_boolean() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([True, True, False, False, True, True, True]) 显示 Pandas 索引 - print("Pandas 索引...", index) 检查索引值是否仅包含布尔值 - print("索引值是否仅包含布尔值？", index.is_boolean()) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([True, True, False, False, True, True, True]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas 索引...", index) # 返回索引中元素的数量 print("元素数... 阅读更多

要从最后一个索引的第一个索引处插入一个新的索引值，请使用 index.insert() 方法。将最后一个索引值 -1 和要插入的值设置为参数。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 Pandas 索引 - index = pd.Index(['Car', 'Bike', 'Airplane', 'Ship', 'Truck']) 显示索引 - print("Pandas 索引...", index) 使用 insert() 方法在最后一个索引的第一个索引处插入一个新值。insert() 中的第一个参数是放置新索引值的位置。这里的 -1 表示新索引值插入到第一个索引处... 阅读更多

将时间戳转换为另一个时区，使用 timestamp.tz_convert()。将时区设置为参数。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 在 Pandas 中创建时间戳对象。我们还设置了时区 timestamp = pd.Timestamp('2021-10-14T15:12:34.261811624', tz='US/Eastern') 转换时间戳的时区 timestamp.tz_convert('Australia/Brisbane')) 示例 以下代码 import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 # 我们还设置了时区 timestamp = pd.Timestamp('2021-10-14T15:12:34.261811624', tz='US/Eastern') # 显示时间戳 print("Timestamp...", timestamp) # 转换时区 print("Convert the Timestamp timezone...", timestamp.tz_convert('Australia/Brisbane')) 输出 这将产生以下代码 Timestamp... 2021-10-14 15:12:34.261811624-04:00 Convert the Timestamp timezone... ... 阅读更多