从 Pandas 的时间戳中获取小时

让我们看看如何通过多个示例从 Pandas 中的时间戳中提取小时。

示例 1： pandas.timestamp.now()将时区作为输入并返回该时区的当前时间戳对象。

# importing the module
import pandas as pd
  
# input current timestamp
date = pd.Timestamp.now()
print("currentTimestamp: ", date)
  
# extract the Hours from the timestamp
frame = date.hour
print("Hour: ", frame)

输出：

示例 2： pandas.timestamp()用于特定时区的 DateTimeIndex。它需要年、月、日、时间和时区作为输入，并返回该时区的 DateTimeIndex。

# importing the module
import pandas as pd   
  
# input the timestamp
date = pd.Timestamp(year = 2020, month = 7, day = 21, 
                    hour = 6, minute = 30, second = 44, 
                    tz = 'Asia / Kolkata')  
print("Timestamp: ", date)
  
# extract the Hours from the timestamp
print("Hour: ", date.hour)

输出 ：

示例 3：使用pandas.dt_range() () 将输入作为时间戳范围，并使用pandas.series()转换为时间戳数组。

# importing the module
import pandas as pd 
  
# take input Dates in a range
dates = pd.Series(pd.date_range('2019-8-5 10:23:05', periods = 6, freq ='H'))
  
# convert in a dict container
frame = pd.DataFrame(dict(givenDate = dates))
  
# extract Hours from Timestamp
frame['hourOfTimestamp'] = frame['givenDate'].dt.hour
print(frame)

输出 ：

解决方案 4：使用object.hour属性返回给定 Series 对象数据中日期时间的小时。

# importing the module
import pandas as pd 
  
# take inputs
dates = pd.Series(['2015-01-11 09:20', '2019-4-8 11:31', '2018-12-22 10:10', 
                   '2011-4-2 04:25', '2017-1-6 03:51'])  
  
# give a Name to the series
seriesName = ['T1', 'T2', 'T3', 'T4', 'T5']  
  
# give index to each timestamp
dates.index = seriesName
  
dates = pd.to_datetime(dates)
  
# extract Hours from Timestamp 
rs = dates.dt.hour  
print(rs)

输出 ：

解决方案 5：从 csv 文件中读取时间戳数据并从每个时间戳中获取小时数。

# importing the module
import pandas as pd
  
# read the date from xyz.csv file
frame = pd.read_csv(r'xyz.csv')
print("Values in xyz.csv: ")
print(frame.head())
  
frame['dateTime'] = frame['dateTime'].astype('datetime64[ns]')
  
# extract Hours from Timestamp  
print("Hours: ")
print(frame.dateTime.dt.hour.head())

输出 ：