Python|熊猫系列.dt.floor

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.floor()函数对指定频率的数据进行地板运算。

Syntax: Series.dt.floor(*args, **kwargs)

Parameter :
freq : The frequency level to floor the index to

Returns : DatetimeIndex, TimedeltaIndex, or Series

示例 #1：使用Series.dt.floor()函数将给定系列对象的日期时间数据设置为指定频率。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['2012-12-31 08:45', '2019-1-1 12:30', '2008-02-2 10:30',
               '2010-1-1 09:25', '2019-12-31 00:00'])
  
# 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.floor()函数将给定系列对象中的日期时间值设置为每日频率。

# floor to daily frequency
result = sr.dt.floor(freq = 'D')
  
# print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.dt.floor()函数已成功地将给定系列对象中的日期时间值降低到指定的频率。

示例 #2：使用Series.dt.floor()函数将给定系列对象的日期时间数据设置为指定频率。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(pd.date_range('2012-12-31 09:45', periods = 5, freq = 'T',
                            tz = 'Asia / Calcutta'))
  
# 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.floor()函数将给定系列对象中的日期时间值设置为每小时频率。

# floor to hourly frequency
result = sr.dt.floor(freq = 'H')
  
# print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.dt.floor()函数已成功地将给定系列对象中的日期时间值降低到指定的频率。