Python| Pandas Series.dt.quarter

Series.dt可用于以 datetimelike 的形式访问系列的值并返回多个属性。 Pandas Series.dt.quarter属性返回给定系列对象中基于基础日期时间的数据中日期的四分之一。

Syntax: Series.dt.quarter

Parameter : None

Returns : numpy array

示例 #1：使用Series.dt.quarter属性返回给定 Series 对象的基础数据中日期的季度。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['2012-10-21 09:30', '2019-7-18 12:30', '2008-02-2 10:30',
                '2010-4-22 09:25', '2019-11-8 02:22'])
  
# 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)

输出 ：

现在我们将使用Series.dt.quarter属性返回给定系列对象中基于日期时间的数据中日期的季度。

# return the quarter of the date
result = sr.dt.quarter
  
# print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， Series.dt.quarter属性已成功访问并返回给定系列对象的基础数据中日期的季度。示例 #2：使用Series.dt.quarter属性返回给定 Series 对象的基础数据中日期的季度。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(pd.date_range('2012-12-12 12:12', 
                       periods = 5, freq = 'M'))
  
# 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)

输出 ：

现在我们将使用Series.dt.quarter属性返回给定系列对象中基于日期时间的数据中日期的季度。

# return the quarter of the date
result = sr.dt.quarter
  
# print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， Series.dt.quarter属性已成功访问并返回给定系列对象的基础数据中日期的季度。