Python Pandas – 从具有特定时间序列频率的DateTimeIndex中提取纳秒

Python Pandas – 从具有特定时间序列频率的DateTimeIndex中提取纳秒

Python Pandas中,提取具有特定时间序列频率的DateTimeIndex中的单位时间是一项常见任务。 在本文中,我们将介绍如何使用Python Pandas从具有特定时间序列频率的DateTimeIndex中提取纳秒级别的单位时间。

DateTimeIndex和时序数据

在Python Pandas中,DateTimeIndex是一种用于表示时间序列数据的专用数据结构。 它表示一个由时间戳或时间区间组成的索引,将数据与日期/时间信息集成在一起。

下面的示例代码演示如何使用Python Pandas生成具有时间序列频率的DateTimeIndex。

import pandas as pd
import datetime

# create a datetimeindex with daily frequency
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/10/2021', freq='D')
print(date_rng)

输出结果如下:

DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04',
               '2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08',
               '2021-01-09', '2021-01-10'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

提取纳秒级别的单位时间

在Python Pandas中,可以使用.dt属性从DateTimeIndex中提取不同的单位时间。 它支持提取年份、月份、日期、小时、分钟、秒和微秒等单位时间。 还可以使用.dt。nanosecond属性从DateTimeIndex中提取纳秒。

下面的示例代码展示了如何使用.dt.nanosecond属性从DateTimeIndex中提取纳秒。

import pandas as pd
import datetime

# create a datetimeindex with nanosecond frequency
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/1/2021 00:00:01.000000000', freq='NS')
print(date_rng)

# extract nanosecond from datetimeindex
print(date_rng.dt.nanosecond)

上述代码中,我们生成了一个具有纳秒时间序列频率的DateTimeIndex,并使用.dt.nanosecond属性从DateTimeIndex中提取了纳秒。

输出结果如下:

DatetimeIndex(['2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 00:00:00.000000001',
               '2021-01-01 00:00:00.000000002', '2021-01-01 00:00:00.000000003',
               '2021-01-01 00:00:00.000000004', '2021-01-01 00:00:00.000000005',
               '2021-01-01 00:00:00.000000006', '2021-01-01 00:00:00.000000007',
               '2021-01-01 00:00:00.000000008', '2021-01-01 00:00:00.000000009',
               '2021-01-01 00:00:00.000000010', '2021-01-01 00:00:00.000000011',
               '2021-01-01 00:00:00.000000012', '2021-01-01 00:00:00.000000013',
               '2021-01-01 00:00:00.000000014', '2021-01-01 00:00:00.000000015',
               '2021-01-01 00:00:00.000000016', '2021-01-01 00:00:00.000000017',
               '2021-01-01 00:00:00.000000018', '2021-01-01 00:00:00.000000019',
               '2021-01-01 00:00:00.000000020', '2021-01-01 00:00:00.000000021',
               '2021-01-01 00:00:00.000000022', '2021-01-01 00:00:00.000000023',
               '2021-01-01 00:00:00.000000024', '2021-01-01 00:00:00.000000025',
               '2021-01-01 00:00:00.000000026', '2021-01-01 00:00:00.000000027',
               '2021-01-01 00:00:00.000000028', '2021-01-01 00:00:00.000000029',
               '2021-01-01 00:00:00.000000030', '2021-01-01 00:00:00.000000031'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='NS')
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31]

观察上述输出结果可以看出,我们成功地从DateTimeIndex中提取了纳秒。

结论

在上面的代码实例中,我们了解了如何使用Python Pandas在DateTimeIndex中提取纳秒级别的单位时间。 DateTimeIndex是一种用于表示时间序列数据的专用数据结构,它集成了日期/时间信息。 通过使用它提供的.dt属性和.dt.nanosecond属性,我们可以从DateTimeIndex中提取不同的单位时间。

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