Python Pandas DatetimeIndex.snap()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.snap()函数用于将时间戳捕捉到最近发生的频率。该函数采用一个参数，即我们在捕捉DatetimeIndex对象的时间戳值时要应用的频率。

用法： DatetimeIndex.snap(freq)

参数：
freq:频率

返回：日期时间索引

范例1：采用DatetimeIndex.snap()函数根据输入频率将给定的DatetimeIndex对象转换为最近的发生频率。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the DatetimeIndex 
# Here 'Q' represents quarter end frequency  
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2000-01-15 08:00', freq ='Q', 
                          periods = 4, tz ='Asia/Calcutta') 
  
# Print the DatetimeIndex 
print(didx)

输出：

现在，我们要基于输入将给定的DatetimeIndex对象时间戳值转换为最接近的频率。

# snap the timestamp to the nearest frequency  
didx.snap('MS')

输出：

从输出中可以看到，该函数已将给定的DatetimeIndex对象中的每个时间戳值对齐。

范例2：采用DatetimeIndex.snap()函数根据输入频率将给定的DatetimeIndex对象转换为最近的发生频率。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the DatetimeIndex 
# Here 'MS' represents month start frequency  
didx = pd.date_range(pd.Timestamp("2000-01-15 08:00"),  
                              periods = 5, freq ='MS') 
  
# Print the DatetimeIndex 
print(didx)

输出：

现在，我们要基于输入将给定的DatetimeIndex对象时间戳值转换为最接近的频率。

# snap the timestamp to the nearest frequency  
didx.snap('Q')

输出：

从输出中可以看到，该函数已将给定的DatetimeIndex对象中的每个时间戳值对齐。

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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.snap()。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。