Python Pandas DatetimeIndex.round()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas DatetimeIndex.round()函數將tz-naive DatetimeIndex本地化為tz-aware DatetimeIndex。此方法采用時區(tz)天真的DatetimeIndex對象，並使該時區可用。不會將時間移到另一個時區。時區本地化有助於從知道時區的對象切換到不了解時區的對象。

用法： DatetimeIndex.round(freq, *args, **kwargs)

參數：
freq:將索引舍入到的頻率級別。必須為固定頻率，例如“ S”(秒)而不是“ ME”(月末)

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

範例1：采用DatetimeIndex.round()函數將DatetimeIndex對象的數據四舍五入到指定的頻率。

# 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)

輸出：

現在我們要將DatetimeIndex對象的第二個基於頻率的頻率轉換為基於分鍾的頻率

# convert to the passed frequency 
# 'T' represents minute based frequency 
didx.round(freq ='T')

輸出：

從輸出中可以看到，該函數將這些值四舍五入為所需的頻率。

範例2：采用DatetimeIndex.round()函數將DatetimeIndex對象的數據四舍五入到指定的頻率。

# 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)

輸出：

現在我們想將DatetimeIndex對象的基於分鍾的頻率轉換為基於小時的頻率

# convert to the passed frequency 
# Convert minute based frequency to hour based frequency 
didx.round(freq ='H')

輸出：

從輸出中可以看到，該函數將這些值四舍五入為所需的頻率。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas DatetimeIndex.round()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。