Python| Pandas Timestamp.floor

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Timestamp.floor()函数返回一个新的 Timestamp 以该分辨率为限。该函数将所需的时间序列频率作为输入。

Syntax : Timestamp.floor()

Parameters :
freq : a freq string indicating the flooring resolution

Return : Timestamp

示例 #1：使用Timestamp.floor()函数将给定的 Timestamp 对象设置为每日时间序列频率。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the Timestamp object
ts = pd.Timestamp(year = 2011,  month = 11, day = 21,
           hour = 10, second = 49, tz = 'US/Central')
  
# Print the Timestamp object
print(ts)

输出 ：

现在我们将使用Timestamp.floor()函数将 ts 对象设置为每日频率。

# floor the given object to daily frequency
ts.floor(freq ='D')

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Timestamp.floor()函数已将给定 Timestamp 对象的时间序列频率降低到输入频率。

示例 #2：使用Timestamp.floor()函数将给定的 Timestamp 对象设置为分钟时间序列频率。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the Timestamp object
ts = pd.Timestamp(year = 2009,  month = 5, day = 31, 
       hour = 4, second = 49, tz = 'Europe/Berlin')
  
# Print the Timestamp object
print(ts)

输出 ：

现在我们将使用Timestamp.floor()函数将 ts 对象设置为分钟频率。

# floor the given object to minutely frequency
ts.floor(freq ='T')

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Timestamp.floor()函数已将给定 Timestamp 对象的时间序列频率降低到输入频率。