要对具有分钟频率的 TimeDeltaIndex 进行四舍五入，请使用 TimeDeltaIndex.round() 方法。对于分钟频率，请将 freq 参数的值设置为 'T'。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 =['10 day 5h 2 min 3us 10ns', '+22:39:19.999999', '2 day 4h 03:08:02.000045', '+21:15:45.999999']) 对 TimeDeltaIndex 日期进行分钟频率的四舍五入操作。对于分钟频率，我们使用了 'T' - print("Performing round operation with minute frequency...", tdIndex.round(freq='T')) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 创建一个 TimeDeltaIndex 对象 # 我们设置了类似 timedelta 的数据 ... 阅读更多

要对具有小时频率的 TimeDeltaIndex 进行四舍五入，请使用 TimeDeltaIndex.round() 方法。对于小时频率，请将 freq 参数的值设置为 'H'。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 =['10 day 5h 2 min 3us 10ns', '+22:39:19.999999', '2 day 4h 03:08:02.000045', '+21:15:45.999999']) 显示 TimedeltaIndex - print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 对 TimeDeltaIndex 日期进行小时频率的四舍五入操作。对于小时频率，我们使用了 'H' - print("Performing round operation with hourly frequency...", tdIndex.round(freq='H')) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 创建一个 TimeDeltaIndex 对象 # 我们 ... 阅读更多

使用 to_series() 方法从 Pandas 中的 TimeDeltaIndex 创建一个 series。index 参数用于设置结果 series 的索引。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 =['10 day 5h 2 min 3us 10ns', '+22:39:19.999999', '2 day 4h 03:08:02.000045', '+21:15:45.999999']) 显示 TimedeltaIndex - print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 将 TimeDeltaIndex 转换为 Series 并设置结果 series 的索引。我们使用 "index" 参数设置了索引 - print("TimeDeltaIndex to series with new index...", tdIndex.to_series(index=['Date1', 'Date2', 'Date3', 'Date4'])) 示例 以下代码 ... 阅读更多

使用 to_series() 方法从 Pandas 中的 TimeDeltaIndex 创建一个 series。name 参数用于设置结果 series 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 =['10 day 5h 2 min 3us 10ns', '+22:39:19.999999', '2 day 4h 03:08:02.000045', '+21:15:45.999999']) 显示 TimedeltaIndex - print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 将 TimeDeltaIndex 转换为 Series 并设置结果 series 的名称。名称使用 'name' 参数设置 - print("TimeDeltaIndex to series...", tdIndex.to_series(name="DateTime Data")) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 创建 ... 阅读更多

要获取区间的长度，请使用 interval.length 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用 "closed" 参数值为 "neither" 设置开区间。开区间（在数学中用方括号表示）不包含其端点，即开区间 [0, 5] 的特征在于条件 0 < x < 5 interval = pd.Interval(5, 20, closed='neither') 显示区间长度 print("Interval length...", interval.length) 示例 以下代码 import pandas as pd # 使用 "closed" 参数值为 "neither" 设置开区间 # 开区间（在数学中用方括号表示）不 ... 阅读更多

要获取区间的左边界，请使用 interval.left 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用 Timestamps 作为边界来创建时间区间。使用 "closed" 参数值为 "left" 设置闭区间。获取区间的左边界 interval = pd.Interval(pd.Timestamp('2020-01-01 00:00:00'), pd.Timestamp('2021-01-01 00:00:00'), closed='left') 显示区间 print("Interval...", interval) 获取左边界 print("The left bound for the Interval...", interval.left) 示例 以下代码 import pandas as pd # 使用 Timestamps 作为边界来创建时间区间 # 使用 "closed" 参数值为 "left" 设置闭区间 # 获取 ... 阅读更多

要检查设置为打开的区间是否为空，请使用 interval.is_empty 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用 "closed" 参数值为 "neither" 设置开区间。开区间（在数学中用方括号表示）不包含其端点，# 即开区间 [0, 5] 的特征在于条件 0 < x < 5 interval = pd.Interval(0, 0, closed='neither') 显示区间 print("Interval...", interval) 检查区间在打开时是否为空，即没有端点。不包含任何点的区间为空 print("Is Interval empty? ", interval.is_empty) 示例 以下 ... 阅读更多

要检查区间是否为空（如果从两侧闭合），请使用 interval.is_empty 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 从两侧闭合的区间。使用 "closed" 参数值为 "both" 设置区间 interval = pd.Interval(0, 0, closed='both') 显示区间 print("Interval...", interval) 检查区间在从两侧闭合时是否为空。包含单个点的区间不为空，即返回 False print("Is Interval empty? ", interval.is_empty) 示例 以下代码 import pandas as pd # 从两侧闭合的区间 # 使用 "closed" 参数值为 ... 阅读更多

要检查区间是否为空（如果从左侧闭合），请使用 interval.is_empty 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 从左侧闭合的区间。使用 "closed" 参数值为 "left" 设置区间 interval = pd.Interval(0, 0, closed='left') 显示区间 print("Interval...", interval) 检查区间是否为空 print("Is Interval empty? ", interval.is_empty) 示例 以下代码 import pandas as pd # 从左侧闭合的区间 # 使用 "closed" 参数值为 "left" 设置区间 interval = pd.Interval(0, 0, closed='left') # 显示区间 print("Interval...", interval) # 显示区间长度 print("Interval ... 阅读更多

要检查区间是否为空，可以使用 interval.is_empty 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建一个区间 interval = pd.Interval(0, 0, closed='right') 显示区间 print("Interval...", interval) 检查区间是否为空 print("Is Interval empty? ", interval.is_empty) 示例以下是代码 import pandas as pd # 创建一个区间 interval = pd.Interval(0, 0, closed='right') # 显示区间 print("Interval...", interval) # 显示区间长度 print("Interval length...", interval.length) # 检查区间是否为空 print("Is Interval empty? ", interval.is_empty) 输出这将产生以下代码 Interval... (0, 0] Interval length... 0 Is Interval ... 阅读更多