Python Pandas – 检查日期偏移值是否已经标准化

在Python Pandas中，时间序列是数据分析中最重要的部分之一。我们需要了解不同的时间偏移量，以便准确的操作和分析我们的数据。本文将向您介绍如何使用pandas.offsets应用和标准化您的时间日期偏移值。

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

什么是时间偏移量？

时间偏移量是日期和时间的增量或减量。例如，这些值可以是小时数，天数，周数或月数。

偏移量的根源可以是日历（例如每周回报日）。在这种情况下，偏移量不能被简单地表示为固定的秒数或天数，因为日历时间带有诸如闰年和夏令时之类的标记。

Python Pandas提供了一个偏移量包pandas.offsets来处理时间偏移量。

检查时间偏移值是否标准化

一个偏移值被称为“标准化”，当天数和秒数被转换为只包含以天和纳秒为单位的时间。这使得两个日期之间的唯一差异在于它们的天数，从而更轻松地进行日期减法。

您可以使用pandas.offsets类的is_normalized方法来检查偏移值是否标准化，示例如下：

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import Hour, Minute

# 创建一个非标准化偏移值
offset = Hour(1) + Minute(30)

# 判断偏移值是否标准化
print(offset.is_normalized) # False

上述代码中，首先从pandas.tseries.offsets导入Hour和Minute类。接着创建了一个时间偏移值为1小时30分钟的offset变量。最后，使用is_normalized方法判断offset是否标准化，代码输出为False。

这是因为“1小时30分钟”无法表示为天和纳秒，因此offset被认为是非标准化的。

标准化时间偏移值

如果您的时间偏移值非标准化，您可以使用normalize方法将其标准化。如下所示：

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import Hour, Minute

# 创建一个非标准化偏移值
offset = Hour(1) + Minute(30)

# 标准化偏移值
offset_normalized = offset.normalize()

# 判断标准化后的偏移值是否标准化
print(offset_normalized.is_normalized) # True

上述代码的输出为True。offset_normalized已被标准化。