Python Pandas DatetimeIndex.floor()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas DatetimeIndex.floor()函数将数据降低到指定频率。该函数将目标频率作为输入。它返回一个新的DatetimeIndex对象。

用法： DatetimeIndex.floor(freq)

参数：
freq: floor 指数的频率水平。必须为固定频率，例如“ S”(秒)而不是“ ME”(月末)。

返回：DatetimeIndex或TimedeltaIndex具有相同类型的索引，或者Series具有相同索引的Series。

范例1：采用DatetimeIndex.floor()函数将DatetimeIndex对象的数据设置为指定的频率。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the DatetimeIndex 
# Here 'S' represents secondly frequency  
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2000-01-15 08:00', freq ='S', periods = 4) 
  
# Print the DatetimeIndex 
print(didx)

输出：

现在我们想将DatetimeIndex对象的第二个基于频率的频率设置为基于分钟的频率

# convert to the passed frequency 
# 'T' represents minute based frequency 
didx.floor('T')

输出：

正如我们在输出中看到的那样，该函数已将DatetimeIndex对象的值设置为所需的频率。

范例2：采用DatetimeIndex.floor()函数将DatetimeIndex对象的数据设置为指定的频率。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the DatetimeIndex 
# Here 'T' represents minutely frequency  
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2000-01-15 08:00', freq ='T', periods = 4) 
  
# Print the DatetimeIndex 
print(didx)

输出：

现在我们想将DatetimeIndex对象的基于分钟的频率设置为基于小时的频率

# floor minute based frequency to hour based frequency 
didx.floor('H')

输出：

正如我们在输出中看到的那样，该函数已将DatetimeIndex对象的值设置为所需的频率。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas DatetimeIndex.floor()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。