Python Pandas DatetimeIndex.to_series()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.to_series()函數使用索引和等於索引鍵的值創建一個Series，該索引對map有用，用於基於索引返回索引器。

用法： DatetimeIndex.to_series(keep_tz=False, index=None, name=None)

參數：
keep_tz:返回保留時區的數據
index:所得係列的索引。如果為None，則默認為原始索引
name:所得係列的名稱。如果為None，則默認為原始索引的名稱

返回：係列

範例1：采用DatetimeIndex.to_series()函數根據給定的DatetimeIndex對象創建係列對象。還設置該係列的索引值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the DatetimeIndex 
# Here 'S' represents secondly frequency  
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2018-11-15 09:45:10', freq ='S', periods = 5) 
  
# Print the DatetimeIndex 
print(didx)

輸出：

現在，我們要根據DatetimeIndex對象構造一個序列。

# construct the series 
didx.to_series(index =['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

輸出：

從輸出中可以看到，該函數返回了一個由didx DatetimeIndex對象構造的係列對象。範例2：使用DatetimeIndex.to_series()函數根據給定的DatetimeIndex對象創建係列對象。還設置該係列的索引值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the DatetimeIndex 
# Here 'M' represents monthly frequency  
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2015-03-02', freq ='M', periods = 5) 
  
# Print the DatetimeIndex 
print(didx)

輸出：

現在，我們要根據DatetimeIndex對象構造一個序列。

# construct the series 
didx.to_series(index =['First', 'Second', 'Third', 'Fourth', 'Fifth'])

輸出：

從輸出中可以看到，該函數返回了一個由didx DatetimeIndex對象構造的係列對象。

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.to_series()。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。