Python Pandas Series.dt.to_period用法及代碼示例

Series.dt可用於以datetimelike的形式訪問序列的值並返回幾個屬性。 Pandas Series.dt.to_period()函數以特定頻率將給定Series對象的基礎數據強製轉換為PeriodArray /Index。

用法： Series.dt.to_period(*args, **kwargs)

參數：

freq：字符串或偏移量，可選

返回值：PeriodArray /索引

範例1：采用Series.dt.to_period()函數以每周頻率將給定係列對象的基礎數據轉換為索引。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['2012-12-31', '2019-1-1 12:30', '2008-02-2 10:30', 
               '2010-1-1 09:25', '2019-12-31 00:00']) 
  
# Creating the index 
idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4', 'Day 5'] 
  
# set the index 
sr.index = idx 
  
# Convert the underlying data to datetime  
sr = pd.to_datetime(sr) 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.dt.to_period()函數以每周頻率將給定係列對象的基礎數據轉換為索引。

# cast to targert frequency 
result = sr.dt.to_period(freq = 'W')  
  
# print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.dt.to_period()函數已成功將數據投射到目標頻率。

範例2：采用Series.dt.to_period()函數以兩年的頻率將給定係列對象的基礎數據轉換為Index。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(pd.date_range('2012-12-31 00:00', periods = 5, freq = 'D', 
                            tz = 'US / Central')) 
  
# Creating the index 
idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4', 'Day 5'] 
  
# set the index 
sr.index = idx 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.dt.to_period()函數以兩年的頻率將給定係列對象的基礎數據轉換為Index。

# cast to targert frequency 
result = sr.dt.to_period(freq = '2Y')  
  
# print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.dt.to_period()函數已成功將數據投射到目標頻率。

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 Series.dt.to_period。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。