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.weekday
屬性輸出DatetimeIndex對象的每個條目的星期幾的序數值。星期一到星期日的值範圍是0到6。此屬性類似於DatetimeIndex.dayofweek
。
用法: DatetimeIndex.weekday
返回:索引對象
範例1:采用DatetimeIndex.weekday
屬性,以查找DatetimeIndex對象中每個條目的星期幾的序數值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the DatetimeIndex
# Here 'D' represents Daily frequency
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2000-01-10 06:30', freq ='D',
periods = 3, tz ='Asia/Calcutta')
# Print the DatetimeIndex
print(didx)
輸出:
現在,我們要查找DatetimeIndex對象中每個條目的星期幾的序數值。
# find the ordinal value of the day of the week
# for each entries present in the object
didx.weekday
輸出:
從輸出中可以看到,該函數已返回一個Index對象,其中包含DatetimeIndex對象的每個條目的星期幾的序數值。
範例2:采用DatetimeIndex.weekday
屬性,以查找DatetimeIndex對象中每個條目的星期幾的序數值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the DatetimeIndex
# Here 'M' represents monthly frequency
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:05:45', freq ='M',
periods = 5, tz ='Asia/Calcutta')
# Print the DatetimeIndex
print(didx)
輸出:
現在,我們要查找DatetimeIndex對象中每個條目的星期幾的序數值。
# find the ordinal value of the day of the week
# for each entries present in the object
didx.weekday
輸出:
從輸出中可以看到,該函數已返回一個Index對象,其中包含DatetimeIndex對象的每個條目的星期幾的序數值。
相關用法
- Python pandas.map()用法及代碼示例
- Python Pandas Timestamp.now用法及代碼示例
- Python Pandas Timestamp.second用法及代碼示例
- Python Pandas DataFrame.abs()用法及代碼示例
- Python Pandas Series.lt()用法及代碼示例
- Python Pandas dataframe.all()用法及代碼示例
- Python Pandas DataFrame.ix[ ]用法及代碼示例
- Python Pandas Series.pop()用法及代碼示例
- Python Pandas TimedeltaIndex.max用法及代碼示例
- Python Pandas Timestamp.dst用法及代碼示例
- Python Pandas Timestamp.tz用法及代碼示例
- Python Pandas Series.mean()用法及代碼示例
- Python Pandas TimedeltaIndex.min用法及代碼示例
- Python Pandas Series.ptp()用法及代碼示例
- Python Pandas dataframe.cov()用法及代碼示例
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.weekday。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。