Python pyspark Series.dt.round用法及代碼示例

對數據進行舍入運算到指定的頻率。

參數：

freq：str 或偏移量

要將索引舍入到的頻率級別。必須是固定頻率，例如“S”(秒)而不是“ME”(月末)。

nonexistent：‘shift_forward’, ‘shift_backward, ‘NaT’, timedelta, 默認 ‘raise’

由於 DST，時鍾向前移動的特定時區不存在不存在的時間。

• ‘shift_forward’ 將不存在的時間向前移動到最接近的存在時間

• ‘shift_backward’ 將不存在的時間向後移動到最接近的存在時間

• ‘NaT’將返回NaT，其中不存在時間

• timedelta 對象會將不存在的時間移動 timedelta

• 如果不存在時間，‘raise’將引發NonExistentTimeError

注意

此選項僅適用於 pandas 0.24.0+

返回：

Series

具有相同索引的係列。

拋出：

ValueError(如果freq無法轉換)。

例子：

>>> series = ps.Series(pd.date_range('1/1/2018 11:59:00', periods=3, freq='min'))
>>> series
0   2018-01-01 11:59:00
1   2018-01-01 12:00:00
2   2018-01-01 12:01:00
dtype: datetime64[ns]

>>> series.dt.round("H")
0   2018-01-01 12:00:00
1   2018-01-01 12:00:00
2   2018-01-01 12:00:00
dtype: datetime64[ns]