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.ceil()
函數將TimedeltaIndex對象的索引設置為指定的頻率。該函數將頻率作為參數,我們希望將這些值作為上限。
用法: TimedeltaIndex.ceil(freq)
參數:
freq:頻率字符串/對象
返回:相同類型的索引
範例1:采用TimedeltaIndex.ceil()
函數將給定TimedeltaIndex對象的值設置為指定頻率。
# 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.ceil()
函數將數值上限為分鍾頻率。
# ceil the values to minutely frequency.
tidx.ceil('T')
輸出:
正如我們在輸出中看到的,TimedeltaIndex.ceil()
函數已返回一個新的索引對象,其中包含最高希望頻率的值。
範例2:采用TimedeltaIndex.ceil()
函數將給定TimedeltaIndex對象的值設置為指定頻率。
# 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', None])
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)
輸出:
現在我們將使用TimedeltaIndex.ceil()
函數將值設置為每日頻率。
# ceil the values to daily frequency.
tidx.ceil('D')
輸出:
正如我們在輸出中看到的,TimedeltaIndex.ceil()
函數已返回一個新的索引對象,其中包含最高希望頻率的值。
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.ceil。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。