Pandas datetimeindex

La colonne DataFrame de DataFrame de Pandas contient toutes les informations des données enregistrées spécifiques en années, mois, dates et heures (en heures, minutes et secondes). DateTimeIndex est la méthode qui convertit cette colonne DateTime en une colonne d'index et attribue la date de sortie en tant qu'index dans le dataframe. Il permet également l'accès ou l'analyse des données à cette date spécifique, année, mois et heure (en heures, minutes et secondes) ou une gamme de dates pour d'autres opérations au lieu de passer par toutes les données.

Dans cet article, nous apprenons à savoir comment créer le DateTimeIndex et accéder aux détails de la date et de l'heure séparément en utilisant certaines méthodes de date et d'heure.

Nous pouvons créer le DateTimeIndex avec la syntaxe suivante:

Syntaxe:

pandas.DateTimeIndex ([DateTime Values,…] DTYPE, FREQ)

Paramètres:

1. Le premier paramètre prend des valeurs d'horodatage dans une liste séparée par une virgule.
2. Le deuxième paramètre est facultatif, qui spécifie le type de données comme DateTime64 [NS].
3. Freq est également le paramètre facultatif qui obtient la fréquence DateTime en heures / semaines.

Exemple 1: avec freq = "h"
Créez le DateTimeIndex qui contient 2 horodatages avec la fréquence comme «H». Assurez-vous que vous devez spécifier la fréquence correcte par rapport à l'horodatage.

importer des pandas
# Créez le DateTimeIndex qui contient 2 horodatages avec la fréquence comme «H».
datetime_index = pandas.DateTimeIndex (['2022-12-31 04:11:00', '2022-12-31 05:11:00'],
dType = 'DateTime64 [ns]', freq = 'h')
print (DateTime_index)

Sortir:

Maintenant, vous avez le DateTimeIndex avec des heures en fréquence.

Voyons un autre exemple qui prend la fréquence comme semaine.

Exemple 2: avec freq = "w"

importer des pandas
# Créez le DateTimeIndex qui contient 4 horodatages avec la fréquence comme «W».
datetime_index = pandas.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-15 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], freq =' w ')
print (DateTime_index)

Sortir:

Maintenant, vous avez le DateTimeIndex avec des semaines comme fréquence.

Exemple 3: Obtenez les détails de la date
Le DatetimeIndex a des méthodes intégrées qui obtiennent les détails de la date comme l'année, le mois, la date, le jour, etc.

Regardez l'exemple suivant pour retourner l'année, le mois, le nom du mois, le jour et la date.

importer des pandas
# Créez le DateTimeIndex qui contient 4 horodatages avec la fréquence comme «W».
datetime_index = pandas.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-15 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], freq =' w ')
# Renvoyez l'année de la datetime_index ci-dessus
Print ("Année:", DateTime_index.année)
# Renvoie le mois à partir de la datetime_index ci-dessus
Print ("Mois:", DateTime_index.mois)
# Renvoie le mois_name à partir de Datetime_index ci-dessus
print ("Nom du mois:", Datetime_index.mois_name)
# Renvoie le jour de la date ci-dessus_index
Print ("Day:", DateTime_index.jour)
# Renvoie la date de la datetime_index ci-dessus
Print ("Date:", DateTime_index.date)

Sortir:

Explication:

1. Le année Renvoie l'année de la DateTimeIndex.
2. Le mois Renvoie le numéro de mois (comme janvier est le 1.
3. Le jour Renvoie le jour de la DateTimeIndex.
4. Le date Renvoie la date au format (Yyyy, MM, DD).

Exemple 4: Obtenez les détails du temps
Regardez l'exemple suivant pour retourner les heures, les minutes, les secondes et le temps séparément.

importer des pandas
# Créez le DateTimeIndex qui contient 4 horodatages avec la fréquence comme «W».
datetime_index = pandas.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-15 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], freq =' w ')
# Renvoie l'heure de la datetime_index ci-dessus
Print ("Hour:", DateTime_index.heure)
# Renvoyez la minute de la date ci-dessus_index
print ("minute:", datetime_index.minute)
# Renvoyez le second de la datetime_index ci-dessus
Print ("Second:", DateTime_index.deuxième)
# Renvoie l'heure à partir de la datetime_index ci-dessus
Print ("Time:", DateTime_index.temps)

Sortir:

Explication:

1. Le heure Renvoie les heures de DateTimeIndex.
2. Le minute Renvoie les procès-verbaux du DateTimeIndex.
3. Le deuxième Renvoie les secondes de la DateTimeIndex.
4. Le temps Renvoie le temps au format (H, M).

Exemple 5: Considérations de l'année

1. Si nous voulons vérifier l'état si l'une des jours est le début de l'année, utilisez is_year_start.
2. Si nous voulons vérifier l'état si l'une des jours est la fin de l'année, utilisez is_year_end.
3. Si nous voulons vérifier le statut si l'année est une année de saut ou non, utilisez is_leap_year.

importer des pandas
# Créez le DateTimeIndex qui contient 5 horodatages.
datetime_index = pandas.DateTimeIndex (['2021-1-1 07:13:00', '2022-12-31 05:11:00', '2022-11-11 05:11:00', '2020-12-31 06: 11:00 ',' 2017-5-5 05:11:00 ']))
print (DateTime_index)
imprimer()
# Vérifiez le statut si l'une du jour est le début de l'année
Imprimer (DateTime_index.is_year_start)
imprimer()
# Vérifiez le statut si l'une du jour est fini de l'année
Imprimer (DateTime_index.is_year_end)
imprimer()
# Vérifiez le statut si l'année est un an.
Imprimer (DateTime_index.is_leap_year)

Sortir:

Explication:
Vrai est renvoyé pour les indices DateTime suivants:

1. «2021-01-01 07:13:00» commence par l'année.
2. «2022-12-31 05:11:00» et «2020-12-31 06:11:00» se termine par l'année.
3. «2020-12-31 06:11:00» est l'année Leap.

Conclusion

Maintenant, nous sommes arrivés à un point que DateTimeIndex est utilisé pour créer un index pour les données DateTime et nous pouvons extraire les détails de la date et de l'heure en utilisant différentes propriétés. Tous les exemples ont été bien expliqués. Assurez-vous de comprendre tous les paramètres qui sont expliqués par rapport à DateTimeIndex.