要对具有每小时频率的 TimeDeltaIndex 执行向下取整操作，请使用 TimeDeltaIndex.floor() 方法。对于每小时频率，请使用 freq 参数，其值为“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”参数设置了类似时间增量的数据 - tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['5 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999', '7 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.999999']) 显示 TimedeltaIndex - print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 对 TimedeltaIndex 日期执行具有每小时频率的向下取整操作。对于每小时频率，我们使用了“H” - print("Performing Floor operation with hourly frequency...", tdIndex.floor(freq='H')) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # 创建一个 TimeDeltaIndex 对象 # ... 阅读更多

要使用毫秒频率对 TimeDeltaIndex 进行四舍五入，请使用 TimeDeltaIndex.round() 方法。对于毫秒频率，请使用 freq 参数，其值为“ms”。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个 TimeDeltaIndex 对象。我们使用“data”参数设置了类似时间增量的数据 - tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['10 day 5h 2 min 3us 10ns', '+22:39:19.999999', '2 day 4h 03:08:02.000045', '+07:20:32.261811624']) 显示 TimedeltaIndex - print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 对 TimedeltaIndex 日期执行具有毫秒频率的四舍五入操作。对于毫秒频率，我们使用了“ms” - print("Performing round operation with milliseconds frequency...", tdIndex.round(freq='ms')) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # 创建一个 TimeDeltaIndex 对象 # 我们设置了 ... 阅读更多

要使用微秒频率对 TimeDeltaIndex 进行四舍五入，请使用 TimeDeltaIndex.round() 方法。对于微秒频率，请使用 freq 参数，其值为“us”。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个 TimeDeltaIndex 对象。我们使用“data”参数设置了类似时间增量的数据 - tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['10 day 5h 2 min 3us 10ns', '+22:39:19.999999', '2 day 4h 03:08:02.000045', '+07:20:32.261811624']) 显示 TimedeltaIndex - print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 对 TimedeltaIndex 日期执行具有微秒频率的四舍五入操作。对于微秒频率，我们使用了“us” - print("Performing round operation with microseconds frequency...", tdIndex.round(freq='us')) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # 创建一个 TimeDeltaIndex 对象 # 我们设置了 ... 阅读更多

要使用秒频率对 TimeDeltaIndex 进行四舍五入，请使用 TimeDeltaIndex.round() 方法。对于秒频率，请使用 freq 参数，其值为“S”。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个 TimeDeltaIndex 对象。我们使用“data”参数设置了类似时间增量的数据 - 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 日期执行具有秒频率的四舍五入操作。对于秒频率，我们使用了“S” - print("Performing round operation with seconds frequency...", tdIndex.round(freq='S')) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # 创建一个 TimeDeltaIndex 对象 # 我们设置了 ... 阅读更多

要使用分钟频率对 TimeDeltaIndex 进行四舍五入，请使用 TimeDeltaIndex.round() 方法。对于分钟频率，请使用 freq 参数，其值为“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”参数设置了类似时间增量的数据 - 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 日期执行具有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 以下为代码 - import pandas as pd # 创建一个 TimeDeltaIndex 对象 # 我们设置了类似时间增量的数据 ... 阅读更多

要使用小时频率对 TimeDeltaIndex 进行四舍五入，请使用 TimeDeltaIndex.round() 方法。对于小时频率，请使用 freq 参数，其值为“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”参数设置了类似时间增量的数据 - 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 日期执行具有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 以下为代码 - 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”参数设置了类似时间增量的数据 - 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 以下为代码 ... 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”参数设置了类似时间增量的数据 - 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 以下为代码 - 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 使用值为“neither”的“closed”参数打开区间集。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] 的特征是 0 < x < 5interval = pd.Interval(5, 20, closed='neither')显示区间长度print("Interval length...", interval.length) 例子以下是代码 import pandas as pd # 使用值为“neither”的“closed”参数打开区间集 # 开区间（在数学中用方括号表示）... 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 使用时间戳作为边界来创建时间区间。使用值为“left”的“closed”参数设置闭区间。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) 例子以下是代码 import pandas as pd # 使用时间戳作为边界来创建时间区间 # 使用值为“left”的“closed”参数设置闭区间 # 获取... 阅读更多