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 TimedeltaIndex.asof()
函數對排序的索引起作用,它返回直到包含傳遞的標簽的最新標簽。如果找不到傳遞的標簽,則函數返回NaN
。
用法: TimedeltaIndex.asof(label)
參數:
label:標簽
返回:Timedelta對象
範例1:采用TimedeltaIndex.asof()
函數查找給定TimedeltaIndex對象的最新標簽。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the first TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(start ='1 days 02:00:12.001124', periods = 5,
freq ='N', name ='Koala')
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)
輸出:
現在我們將使用TimedeltaIndex.asof()
函數在tidx對象中查找到“ 1 days 02:00:12.001134”的最新標簽。
# return the most recent label
tidx.asof('1 days 02:00:12.001134')
輸出:
正如我們在輸出中看到的,TimedeltaIndex.asof()
函數已返回一個值,該值是直到傳遞的標簽為止的最新值。
範例2:采用TimedeltaIndex.asof()
函數查找給定TimedeltaIndex對象的元素的順序,該元素將對對象中的基礎數據進行排序。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['06:05:01.000030',
'+23:59:59.999999',
'22 day 2 min 3us 10ns'])
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)
輸出:
現在我們將使用TimedeltaIndex.asof()
函數可在tidx對象中找到最新的標簽為“ +23:59:59.999999”。
# return the most recent label
tidx.asof('+23:59:59.999999')
輸出:
正如我們在輸出中看到的,TimedeltaIndex.asof()
函數已返回一個值,該值是直到傳遞的標簽為止的最新值。
相關用法
- Python pandas.map()用法及代碼示例
- Python Pandas Series.str.len()用法及代碼示例
- Python Pandas.factorize()用法及代碼示例
- Python Pandas TimedeltaIndex.name用法及代碼示例
- Python Pandas dataframe.ne()用法及代碼示例
- Python Pandas Series.between()用法及代碼示例
- Python Pandas DataFrame.where()用法及代碼示例
- Python Pandas Series.add()用法及代碼示例
- Python Pandas.pivot_table()用法及代碼示例
- Python Pandas Series.mod()用法及代碼示例
- Python Pandas Dataframe.at[ ]用法及代碼示例
- Python Pandas Dataframe.iat[ ]用法及代碼示例
- Python Pandas.pivot()用法及代碼示例
- Python Pandas dataframe.mul()用法及代碼示例
- Python Pandas.melt()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 TimedeltaIndex.asof。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。