要返回应用于给定 DateOffset 对象的频率，请在 Pandas 中使用 offset.freqstr。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 03:25:02.000045') 创建 DateOffset。我们在这里使用“D”频率递增天数 - offset = to_offset("5D") 显示更新的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + offset) 返回应用于给定 DateOffset 对象的频率 - print("The frequency on the DateOffset object..", offset.freqstr) 示例 以下为代码 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 ... 阅读更多

要返回给定 DateOffset 对象中的纳秒数，请在 Pandas 中使用 offset.nanos 属性。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-08-30 03:08:02.000045') 创建 DateOffset。我们在这里使用“D”频率递增天数 - offset = to_offset("5D") 显示更新的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + offset) 返回给定 DateOffset 对象中的纳秒数 - print("The number of nanoseconds in the DateOffset object..", offset.nanos) 示例 以下为代码 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 ... 阅读更多

要检查两个共享闭合端点的 Interval 对象是否重叠，请使用 overlaps() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 两个区间如果共享一个公共点，包括闭合端点，则重叠。仅在公共点处具有开放端点的区间不重叠。创建两个 Interval 对象。从两侧闭合的区间。使用“closed”参数并将值设置为“both”来设置区间 interval1 = pd.Interval(10, 30, closed='both') interval2 = pd.Interval(30, 50, closed='both') 显示区间 print("Interval1...", interval1) print("Interval2...", interval2) 检查两个区间对象是否重叠 print("Do both the interval objects overlap?", interval1.overlaps(interval2)) 示例 以下为代码 import pandas as pd ... 阅读更多

要检查两个 Interval 对象是否重叠，请使用 overlaps() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 两个区间如果共享一个公共点，包括闭合端点，则重叠。仅在公共点处具有开放端点的区间不重叠。创建两个 Interval 对象 interval1 = pd.Interval(10, 30) interval2 = pd.Interval(25, 35) 显示区间 print("Interval1...", interval1) print("Interval2...", interval2) 检查两个区间对象是否重叠 print("Do both the interval objects overlap?", interval1.overlaps(interval2)) 示例 以下为代码 import pandas as pd # 两个区间如果共享一个公共点，包括闭合端点，则重叠 # 仅在公共点处具有开放端点的 ... 阅读更多

要检查区间是否在右侧打开，请使用 interval.open_right 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用“closed”参数并将值设置为“neither”来设置开放区间。开放区间（在数学中用方括号表示）不包含其端点，即开放区间 [0, 5] 的特征为 0 < x < 5 interval = pd.Interval(5, 20, closed='neither') 显示区间 print("Interval...", interval) 检查区间是否在右侧打开 print("Check if the interval is open on the right side...", interval.open_right) 示例 以下为代码 import pandas as pd # ... 阅读更多

要检查区间是否在左侧打开，请使用 interval.open_left 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用“closed”参数并将值设置为“neither”来设置开放区间。开放区间（在数学中用方括号表示）不包含其端点，即开放区间 [0, 5] 的特征为 0 < x < 5 interval = pd.Interval(5, 20, closed='neither') 显示区间 print("Interval...", interval) 检查区间是否在左侧打开 print("Check if the interval is open on the left side...", interval.open_left) 示例 以下为代码 import pandas as pd # ... 阅读更多

要返回区间的中间点，请使用 interval.mid 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用“closed”参数并将值设置为“neither”来设置开放区间。开放区间（在数学中用方括号表示）不包含其端点，即开放区间 [0, 5] 的特征为 0 < x < 5 interval = pd.Interval(5, 20, closed='neither') 显示区间 print("Interval...", interval) 返回区间的中间点 print("The midpoint for the Interval...", interval.mid) 示例 以下为代码 import pandas as pd # 使用“closed”参数并将值设置为“neither”来设置开放区间 # ... 阅读更多

要将应用于给定 DateOffset 对象的频率作为字符串返回，请在 Pandas 中使用 offset.freqstr 属性。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-08-30 02:30:55') 创建 DateOffset。我们在这里使用“months”参数递增月份 - offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(months=3) 显示更新的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + offset) 将应用于给定 DateOffset 对象的频率作为字符串返回 - print("Frequency on the given DataOffset...", offset.freqstr) 示例 以下为代码 - from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp ... 阅读更多

要创建 DateOffset，请在 Pandas 中使用 DateOffset() 方法。将 Increment 值设置为参数。首先，导入所需的库 -from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd在 Pandas 中设置时间戳对象 -timestamp = pd.Timestamp('2021-09-11 02:30:55')DateOffset 用于日期增量。我们在这里使用“months”参数递增月份 -print("DateOffset...", timestamp + DateOffset(months=2))示例以下为代码 -from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-11 02:30:55') # 显示时间戳 print("Timestamp...", timestamp) # DateOffset 用于日期增量 # 我们在这里递增月份 ... 阅读更多

要将 PeriodIndex 对象转换为 Timestamp，请使用 PeriodIndex.to_timestamp() 方法。使用 freq 参数设置频率。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，包含表示时间中规则周期的序数值。我们使用“freq”参数设置了频率 -periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2020-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="Y")显示 PeriodIndex 对象 -print("PeriodIndex...", periodIndex)将 PeriodIndex 转换为时间戳。我们使用“freq”参数设置了频率 -print("PeriodIndex object to timestamp...", periodIndex.to_timestamp(freq='M'))示例以下为代码 -import pandas as pd # 创建一个 PeriodIndex 对象 # PeriodIndex 是 ... 阅读更多