Python Pandas DatetimeIndex.is_leap_year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.is_leap_year如果日期属于a年，则属性返回一个布尔值指示符。 year年是一年，具有366天(而不是365天)，其中2月29日为插日。 ap年是4的倍数，除了可以被100除而不能被400整除的年份。

用法： DatetimeIndex.is_leap_year

范例1：采用DatetimeIndex.is_leap_year属性以检查DatetimeIndex对象中存在的日期是否属于a年。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the DatetimeIndex 
didx = pd.DatetimeIndex(['2014-01-01', '2008-12-31', '2017-03-31', '2000-12-31']) 
  
# Print the DatetimeIndex 
print(didx)

输出：

现在，我们要查找给定DatetimeIndex对象中包含的日期是否属于a年。

# find if the dates belong to leap year 
didx.is_leap_year

输出：

从输出中可以看到，该函数返回了一个numpy数组，其中包含DatetimeIndex对象的每个条目的逻辑值。True值表示对应的日期属于a年，并且False值表示对应的日期不属于a年。

范例2：采用DatetimeIndex.is_leap_year属性以检查DatetimeIndex对象中存在的日期是否属于a年。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the DatetimeIndex 
didx = pd.date_range("2008-12-30", periods = 5, freq ='Q') 
  
# Print the DatetimeIndex 
print(didx)

输出：

现在，我们要查找给定DatetimeIndex对象中包含的日期是否属于a年。

# find if the dates belong to leap year 
didx.is_leap_year

输出：

从输出中可以看到，该函数返回了一个numpy数组，其中包含DatetimeIndex对象的每个条目的逻辑值。True值表示对应的日期属于a年，并且False值表示对应的日期不属于a年。