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 创建一个时间戳 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() 示例以下代码 import pandas as pd # 创建一个时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-10-16T15:12:34.261811624', tz='UTC') # 显示时间戳 print("Timestamp...", timestamp) # 带有 UTC 日期和时间的新时间戳 print("UTC day and time...", timestamp.utcnow()) # 获取 UTC 偏移时间 print("UTC offset time...", timestamp.utcoffset()) 输出这将生成以下代码 Timestamp...  2021-10-16 15:12:34.261811624+00:00 UTC day and time... 2021-10-03 07:56:44.685816+00:00 ... 阅读更多

要返回一个表示 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 创建一个时间戳 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() 示例以下代码 import pandas as pd # 创建一个时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-10-16T15:12:34.261811624', tz='UTC') # 显示时间戳 print("Timestamp...", timestamp) # 带有 UTC 日期和时间的新时间戳 print("UTC day and time...", timestamp.utcnow()) 输出这将生成以下代码 Timestamp... 2021-10-16 15:12:34.261811624+00:00 UTC day and time... 2021-10-03 07:56:08.901294+00:00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 创建一个时间戳 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) 示例以下代码 import pandas as pd # 创建一个时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624') # 显示时间戳 print("Timestamp...", 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("Construct UTC Datetime...", timestamp.utcfromtimestamp(1631717502)) 输出这将生成以下代码 Timestamp...  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') 示例以下代码 import pandas as pd # 创建一个朴素时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624') # 显示时间戳 print("Timestamp...", timestamp) # 添加一个时区 print("Timestamp to local time zone...", timestamp.tz_localize(tz='Australia/Brisbane')) 输出这将生成以下代码 Timestamp... 2021-09-14 15:12:34.261811624 Timestamp to local time zone... 2021-09-14 15:12:34.261811624+10:00阅读更多

将时间戳转换为另一个时区，请使用 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')) 输出这将生成以下代码 Timestamp... 2021-10-14 15:12:34.261811624-04:00 Convert the Timestamp timezone... ... 阅读更多

要返回儒略历序数，请使用 timestamp.toordinal() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 在 Pandas 中创建时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp(2021, 9, 18, 11, 50, 20, 33) 返回儒略历序数。示例：公元 1 年 1 月 1 日是第 1 天 timestamp.toordinal() 示例以下代码 import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp(2021, 9, 18, 11, 50, 20, 33) # 显示时间戳 print("Timestamp...", timestamp) # 返回儒略历序数。 # 示例：公元 1 年 1 月 1 日是第 1 天。 print("Gregorian ordinal...", timestamp.toordinal()) 输出这将生成以下代码 Timestamp... 2021-09-18 11:50:20.000033 Gregorian ordinal... 738051

要从时间戳对象获取当前日期和时间，请使用 timestamp.today() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd import datetime 在 Pandas 中创建时间戳 timestamp = pd.Timestamp(datetime.datetime(2021, 10, 10)) 显示时间戳 print("Timestamp: ", timestamp) 获取当前日期和时间 res = timestamp.today() 示例以下代码 import pandas as pd import datetime # 在 Pandas 中设置时间戳 timestamp = pd.Timestamp(datetime.datetime(2021, 10, 10)) # 显示时间戳 print("Timestamp: ", timestamp) # 显示给定时间戳的日期 print("Day Name:", timestamp.day_name()) # 获取当前日期和时间 res = timestamp.today() # 显示 ... 阅读更多

要将时间戳对象转换为本地 Python 日期时间对象，请使用 timestamp.to_pydatetime() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 在 Pandas 中创建时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-11T13:12:34.261811') 将时间戳转换为本地 Python 日期时间对象 timestamp.to_pydatetime() 示例以下代码 import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-11T13:12:34.261811') # 显示时间戳 print("Timestamp...", timestamp) # 将时间戳转换为本地 Python 日期时间对象 print("Convert Timestamp...", timestamp.to_pydatetime()) 输出这将生成以下代码 Timestamp... 2021-09-11 13:12:34.261811 Convert Timestamp... 2021-09-11 13:12:34.261811阅读更多

要在 Pandas 中按列进行分组并统计每个组合出现的次数，我们使用 DataFrame.groupby() 和 size()。groupby() 方法将 DataFrame 分成组。首先，让我们使用别名 pd 导入 pandas 库 - import pandas as pd 初始化列表数据 - # 初始化数据 mylist = {'Car': ['BMW', 'Mercedes', 'Lamborgini', 'Audi', 'Mercedes', 'Porche', 'RollsRoyce', 'BMW'], 'Place': ['Delhi', 'Hyderabad', 'Chandigarh', 'Bangalore', 'Hyderabad', 'Mumbai', 'Mumbai', 'Delhi'], 'Sold': [95, 80, 80, 75, 90, 90, 95, 50 ]} 接下来，我们将创建一个 DataFrame - # DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(mylist, columns=['Car', 'Place', 'Sold']) 现在，使用 groupby() 来统计出现的次数 ... 阅读更多

在 Pandas 中将两个 Series 合并成 DataFrame，我们可以使用 concat() 方法连接两个 Series。步骤创建包含两个元素的 Series 1，其中索引为 ['a', 'b']，名称为 Series 1。打印 Series 1。创建包含两个元素的 Series 2，其中索引为 ['a', 'b']，名称为 Series 2。打印 Series 2。沿特定轴连接 Pandas 对象，并在其他轴上使用可选的集合逻辑。打印结果 DataFrame。示例实时演示导入 pandas 库 as pd s1 = pd.Series([4, 16], index=['a', 'b'], name='Series 1') print "输入 Series 1 为：", s1 s2 = pd.Series([3, 9], index=['a', 'b'], name='Series 2') print "输入 Series 2 为："... 阅读更多