首页 > 编程语言 >Python酷库之旅-第三方库Pandas(161)

Python酷库之旅-第三方库Pandas(161)

时间:2024-10-27 19:47:04浏览次数:7  
标签:Python Period 161 酷库 737 736 739 738 pandas

目录

一、用法精讲

736、pandas.Period.freq属性

736-1、语法

736-2、参数

736-3、功能

736-4、返回值

736-5、说明

736-6、用法

736-6-1、数据准备

736-6-2、代码示例

736-6-3、结果输出

737、pandas.Period.freqstr属性

737-1、语法

737-2、参数

737-3、功能

737-4、返回值

737-5、说明

737-6、用法

737-6-1、数据准备

737-6-2、代码示例

737-6-3、结果输出

738、pandas.Period.hour属性

738-1、语法

738-2、参数

738-3、功能

738-4、返回值

738-5、说明

738-6、用法

738-6-1、数据准备

738-6-2、代码示例

738-6-3、结果输出

739、pandas.Period.is_leap_year方法

739-1、语法

739-2、参数

739-3、功能

739-4、返回值

739-5、说明

739-6、用法

739-6-1、数据准备

739-6-2、代码示例

739-6-3、结果输出

740、pandas.Period.minute属性

740-1、语法

740-2、参数

740-3、功能

740-4、返回值

740-5、说明

740-6、用法

740-6-1、数据准备

740-6-2、代码示例

740-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

736、pandas.Period.freq属性
736-1、语法
# 736、pandas.Period.freq属性
pandas.Period.freq
736-2、参数

        无

736-3、功能

        用于获取或设置Period对象的频率,Period是一种表示时间段的方便方式,可以用于处理时间序列数据。

736-4、返回值

        返回值是一个表示时间频率的DateOffset对象或者是对应频率的字符串表示形式,具体返回值包括:

  • DateOffset对象:表示时间间隔的详细信息,方便进行时间计算和操作。
  • 字符串形式:例如'D'表示日、'M'表示月、'Y'表示年等。
736-5、说明

        无

736-6、用法
736-6-1、数据准备
736-6-2、代码示例
# 736、pandas.Period.freq属性
import pandas as pd
# 创建一个Period对象,频率为月
period = pd.Period('2024-10', freq='M')
# 获取频率
print(period.freq)
print(type(period.freq))
# 频率为日的Period对象
daily_period = pd.Period('2024-10-22', freq='D')
print(daily_period.freq) 
736-6-3、结果输出
# 736、pandas.Period.freq属性
# <MonthEnd>
# <class 'pandas._libs.tslibs.offsets.MonthEnd'>
# <Day>
737、pandas.Period.freqstr属性
737-1、语法
# 737、pandas.Period.freqstr属性
pandas.Period.freqstr
Return a string representation of the frequency.
737-2、参数

        无

737-3、功能

        用于返回pandas.Period对象的频率字符串,表示该Period对象的频率周期。

737-4、返回值

        返回一个字符串,该字符串代表Period对象的频率,常见的频率字符串包括但不限于:

  • 'D':天
  • 'W':周
  • 'M':月
  • 'Q':季度
  • 'Y':年
737-5、说明

        无

737-6、用法
737-6-1、数据准备
737-6-2、代码示例
# 737、pandas.Period.freqstr属性
import pandas as pd
# 创建一个表示2024年的Period对象
period = pd.Period('2024', freq='Y')
# 获取频率字符串
freq_str = period.freqstr
print(freq_str)
# 创建一个表示2024年10月的Period对象
period = pd.Period('2024-10', freq='M')
# 获取频率字符串
freq_str = period.freqstr
print(freq_str)
737-6-3、结果输出
# 737、pandas.Period.freqstr属性
# Y-DEC
# M
738、pandas.Period.hour属性
738-1、语法
# 738、pandas.Period.hour属性
pandas.Period.hour
Get the hour of the day component of the Period.

Returns:
int
The hour as an integer, between 0 and 23.
738-2、参数

        无

738-3、功能

        用于获取pandas.Period对象的小时部分,该属性在表示时间(尤其是小时级别的时间段)时非常有用。

738-4、返回值

        返回一个整数,表示对应时间段的小时部分。

738-5、说明

        无

738-6、用法
738-6-1、数据准备
738-6-2、代码示例
# 738、pandas.Period.hour属性
import pandas as pd
# 创建一个表示特定时间的Period对象
period = pd.Period('2024-10-22 22:43', freq='h')
# 获取小时部分
hour_value = period.hour
print(hour_value)
# 创建一个表示特定分钟的Period对象
period = pd.Period('2024-10-22 22:43', freq='min')
# 获取小时部分
hour_value = period.hour
print(hour_value)
738-6-3、结果输出
# 738、pandas.Period.hour属性
# 22
# 22
739、pandas.Period.is_leap_year方法
739-1、语法
# 739、pandas.Period.is_leap_year方法
pandas.Period.is_leap_year
Return True if the period’s year is in a leap year.
739-2、参数

        无

739-3、功能

        判断给定的年份是否为闰年。

739-4、返回值

        bool类型,True表示该年份是闰年,False表示该年份不是闰年。

739-5、说明

        无

739-6、用法
739-6-1、数据准备
739-6-2、代码示例
# 739、pandas.Period.is_leap_year方法
import pandas as pd
# 创建一个Period对象,表示2023年
p = pd.Period('2023')
# 判断2023年是否为闰年
print(p.is_leap_year)  
# 创建一个Period对象,表示2024年
p = pd.Period('2024')
# 判断2024年是否为闰年
print(p.is_leap_year)
739-6-3、结果输出
# 739、pandas.Period.is_leap_year方法
# False
# True
740、pandas.Period.minute属性
740-1、语法
# 740、pandas.Period.minute属性
pandas.Period.minute
Get minute of the hour component of the Period.

Returns:
int
The minute as an integer, between 0 and 59.
740-2、参数

        无

740-3、功能

        用于返回Period对象中表示的时间对应的分钟部分。

740-4、返回值

        返回一个介于0到59之间的整数,表示该时间的分钟部分。

740-5、说明

        无

740-6、用法
740-6-1、数据准备
740-6-2、代码示例
# 740、pandas.Period.minute属性
import pandas as pd
# 创建一个Period对象
p = pd.Period('2024-10-22 22:59:00')
# 获取分钟部分
minutes = p.minute
print(minutes)  
740-6-3、结果输出
# 740、pandas.Period.minute属性 
# 59

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页

标签:Python,Period,161,酷库,737,736,739,738,pandas
From: https://blog.csdn.net/ygb_1024/article/details/143138381

相关文章

  • Python基础入门——Python数据结构
    前言1.List(列表)原理列表是一种有序的可变容器,可以存储任意类型的对象。它的主要操作包括索引、切片、添加、删除、修改元素等。列表中的元素在内存中是连续存储的(对于简单的对象,如整数、字符串等是这样,对于复杂对象可能涉及到引用的存储),这使得通过索引访问元素的速度非......
  • python从QQ邮箱中读取最新邮件,并以纯文本的方式在控制台显示
    importimaplibimportemailfromemail.policyimportdefaultfromhtml2textimporthtml2textIMAP_SERVER='imap.qq.com'#例如:'imap.gmail.com'IMAP_PORT=993#默认IMAP端口为993EMAIL_ADDRESS='[email protected]'#你的邮箱地址......
  • 高效自动化运维:Python在Linux与Windows环境下的应用
    高效自动化运维:Python在Linux与Windows环境下的应用目录......
  • python总结
    hell.py:defparse_data():withopen(r"G:/人民币货币对.txt",mode="r")asf:itle_list=f.readline().strip().split("\t")withopen(r"G:/人民币汇率中间价历史数据.txt",mode="r",encoding="utf-8")as......
  • 高效网络自动化:Python在网络基础中的应用
    高效网络自动化:Python在网络基础中的应用目录......
  • 使用Python实现深度学习模型进行智能可再生能源优化
    在现代能源管理中,优化可再生能源的利用是至关重要的。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个智能可再生能源优化模型,并通过代码示例详细说明该过程。引言可再生能源(如太阳能、风能)具有不稳定性和不可预测性。使用深度学习模型可以更好地预测能源生产,并优化能源......
  • 使用Python实现深度学习模型:智能天气预测与气候分析
    在现代科技的推动下,天气预测和气候分析变得越来越智能化和精准。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个智能天气预测与气候分析模型,帮助我们更好地理解和预测天气变化。本文将从数据准备、模型构建、训练与评估等方面进行详细讲解。一、数据准备天气预测模型需......
  • Ruby 和 Python 相比有什么优势和缺陷
    摘要:Ruby与Python相比,在语法灵活性、元编程能力和社区文化方面具有优势;而在科学计算、教育资源和执行效率方面存在不足。在多语言编程环境中,Ruby与Python各有所长。Ruby以其流畅的语法和深入的元编程能力受到部分开发者青睐,这使得Ruby在Web开发、尤其是使用RubyonRAIls......
  • Python小游戏13——植物大战僵尸
    代码 importrandomimporttime #植物类classPlant:  def__init__(self,name,health):    self.name=name    self.health=health   defis_alive(self):    returnself.health>0 #僵尸类classZombie: ......
  • Python小游戏14——雷霆战机
     首先,你需要确保安装了Pygame库。如果你还没有安装,可以使用pip来安装: bashpipinstallpygame代码如下:pythonimportpygameimportsysimportrandom #初始化Pygamepygame.init() #设置屏幕大小screen_width=800screen_height=600screen=pygam......