要从具有特定时间序列频率的 DateTimeIndex 中提取年份，请使用 DateTimeIndex.day 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 周期为 6，频率为 D（即天）的 DateTimeIndex。时区为澳大利亚/悉尼 - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='D') 显示 DateTimeIndex - print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 获取日期 - print("Getting the day..", datetimeindex.day) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # 周期为 6，频率为 D（即天）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/悉尼 datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='D') # 显示 DateTimeIndex print("DateTimeIndex...", datetimeindex) # 显示 DateTimeIndex 频率 print("DateTimeIndex frequency...", datetimeindex.freq) # ... 阅读更多

要从具有特定时间序列频率的 DateTimeIndex 中提取月份数字，请使用 DateTimeIndex.month 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 周期为 6，频率为 M（即月）的 DateTimeIndex。时区为澳大利亚/悉尼 - datetimeindex = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='M') 显示 DateTimeIndex - print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 获取月份数字，即一月=1，二月=2，…，十二月=12 - print("Getting the month number..", datetimeindex.month) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # 周期为 6，频率为 M（即月）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/悉尼 datetimeindex = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='M') # 显示 DateTimeIndex print("DateTimeIndex...", datetimeindex) # ... 阅读更多

要从具有特定时间序列频率的 DateTimeIndex 中提取年份，请使用 DateTimeIndex.year 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 周期为 6，频率为 Y（即年）的 DateTimeIndex。时区为澳大利亚/悉尼 - datetimeindex = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='Y') 显示 DateTimeIndex - print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 获取年份 - print("Getting the year name..", datetimeindex.year) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # 周期为 6，频率为 Y（即年）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/悉尼 datetimeindex = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='Y') # 显示 DateTimeIndex print("DateTimeIndex...", datetimeindex) # 显示 DateTimeIndex 频率 print("DateTimeIndex frequency...", datetimeindex.freq) ... 阅读更多

要创建日期时间，我们将使用 date_range()。周期和时区也将与频率一起设置。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 周期为 8，频率为 M（即月）的 DateTimeIndex。时区为澳大利亚/悉尼 - datetime = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=8, tz='Australia/Sydney', freq='M') 显示日期时间 - print("DateTime...", datetime) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # 周期为 8，频率为 M（即月）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/悉尼 datetime = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=8, tz='Australia/Sydney', freq='M') # 显示 print("DateTime...", datetime) # 获取日期名称 print("Getting the ... 阅读更多

要使用 MultiIndex 中的级别名称返回标签值的向量，请在 Pandas 中使用 MultiIndex.get_level_values() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd MultiIndex 是 pandas 对象的多级或分层索引对象 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('strvwx')], names=['One', 'Two']) 显示 MultiIndex - print("The MultiIndex...", multiIndex) 使用级别名称“Two”获取级别值 - print("Level values using level name...", multiIndex.get_level_values("Two")) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # MultiIndex 是 pandas 对象的多级或分层索引对象 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('strvwx')], names=['One', 'Two']) # 显示 MultiIndex print("The MultiIndex...", multiIndex) # 获取级别 ... 阅读更多

要使用 MultiIndex 中级别的整数位置返回标签值的向量，请在 Pandas 中使用 MultiIndex.get_level_values() 方法。将级别设置为参数。首先，导入所需的库 - import pandas as pd MultiIndex 是 pandas 对象的多级或分层索引对象 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('strvwx')], names=['One', 'Two']) 显示 MultiIndex - print("The MultiIndex...", multiIndex) 获取级别 0 的级别值 - print("Level values at level 0...", multiIndex.get_level_values(0)) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # MultiIndex 是 pandas 对象的多级或分层索引对象 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('strvwx')], names=['One', 'Two']) # 显示 ... 阅读更多

要返回 MultiIndex 中请求级别的标签值的向量，请使用 multiIndex.get_level_values() 方法。将级别名称设置为参数。首先，导入所需的库 - import pandas as pd MultiIndex 是 pandas 对象的多级或分层索引对象 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('strvwx')], names=['One', 'Two']) 显示 MultiIndex - print("The MultiIndex...", multiIndex) 获取 MultiIndex 中的级别 - print("The levels in MultiIndex...", multiIndex.levels) 获取级别 0 的级别值 - print("Level values...", multiIndex.get_level_values(0)) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # MultiIndex 是 pandas 对象的多级或分层索引对象 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('strvwx')], names=['One', 'Two']) # ... 阅读更多

要在 MultiIndex 中获取请求标签/级别的位置和切片索引，请在 Pandas 中使用 get_loc_level() 方法。使用 drop_level 参数并将其设置为 False 以避免删除级别。首先，导入所需的库 - import pandas as pd MultiIndex 是 pandas 对象的多级或分层索引对象 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('strvwx')], names=['One', 'Two']) 显示 MultiIndex - print("The MultiIndex...", multiIndex) 获取位置和切片索引。为避免删除级别，我们使用了值为“False”的“drop_level”参数 - print("Get the location and sliced index (avoid dropping the level)...", multiIndex.get_loc_level('r', drop_level=False)) 示例 以下为代码 - import pandas as ... 阅读更多

要在 MultiIndex 中获取请求标签/级别的位置和切片索引，请在 Pandas 中使用 get_loc_level() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd MultiIndex 是 pandas 对象的多级或分层索引对象 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('strvwx')], names=['One', 'Two']) 显示 MultiIndex - print("The MultiIndex...", multiIndex) 获取位置和切片索引 - print("Get the location and sliced index...", multiIndex.get_loc_level('r')) 示例 以下为代码 - import pandas as pd # MultiIndex 是 pandas 对象的多级或分层索引对象 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrss'), list('strvwx')], names=['One', 'Two']) # 显示 MultiIndex print("The MultiIndex...", multiIndex) # 获取 ... 阅读更多

要获取 Pandas 中多索引 (MultiIndex) 中一系列标签的位置，可以使用 MultiIndex.get_locs() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 多索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象 − multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrst'), list('kytssp')]) 显示多索引 − print("The MultiIndex...", multiIndex) 获取一系列标签的位置 − print("Get the locations in MultiIndex...", multiIndex.get_locs('s')) 例子以下代码 − import pandas as pd # 多索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([list('pqrrst'), list('kytssp')]) # 显示多索引 print("The MultiIndex...", multiIndex) # 获取 MultiIndex 中的层级 print("The ... 阅读更多