Python Pandas – 如何在DateTimeIndex上执行毫秒级别的floor操作

在数据分析和处理的过程中，我们常常需要对时间戳进行操作，比如将时间戳进行归档，将时间戳四舍五入等等。使用Python中的pandas库，可以很方便地进行这些操作。本文将重点介绍如何在DateTimeIndex上执行毫秒级别的floor操作。

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floor操作

floor操作可以将给定的时间戳舍入到最近的单位。例如，将一个时间戳舍入到分钟级别，就意味着将它舍入到最近的整分钟。对于毫秒级别的floor操作，我们要先将时间戳转换为DatetimeIndex类型，然后对其进行操作。下面将介绍具体操作方法。

Python pandas – 将时间戳转换为DatetimeIndex类型

我们可以使用pandas中的to_datetime()方法将时间戳转换成DatetimeIndex类型。具体方法如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间戳的Series
ts = pd.Series(['2021-07-01 14:25:00.123456', '2021-07-01 14:26:00.123456', '2021-07-01 14:27:00.123456'], name='A')

# 将Series转换为DatetimeIndex类型
ts_datetime = pd.to_datetime(ts, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')

在上面的代码中，我们通过to_datetime()方法将一个包含时间戳的Series对象转换为了DatetimeIndex类型，并将其保存在ts_datetime对象中。其中，format=’%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f’表示时间戳的格式为年-月-日时:分:秒.毫秒。

Python pandas – 对DateTimeIndex进行毫秒级别的floor操作

在将时间戳转换为DatetimeIndex类型后，我们可以使用floor()方法进行舍入操作。下面是一个示例：

# 将DatetimeIndex进行毫秒级别的floor操作
ts_floor = ts_datetime.dt.floor('1ms')

在上面的代码中，我们使用dt.floor()方法，将DatetimeIndex类型舍入到最近的整毫秒值。具体来说，’1ms’参数表示将时间戳舍入到最近的整毫秒，即将时间戳保留到毫秒级别。ts_floor变量中将保存每个时间戳舍入后的结果。

Python pandas – 完整示例代码

下面是一个完整的示例代码，展示了如何将时间戳转换为DatetimeIndex类型，并进行毫秒级别的floor操作。

import pandas as pd

# 创建一个包含时间戳的Series
ts = pd.Series(['2021-07-01 14:25:00.123456', '2021-07-01 14:26:00.123456', '2021-07-01 14:27:00.123456'], name='A')

# 将Series转换为DatetimeIndex类型
ts_datetime = pd.to_datetime(ts, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')

# 将DatetimeIndex进行毫秒级别的floor操作
ts_floor = ts_datetime.dt.floor('1ms')

print(ts_floor)

通过上述代码，我们可以接收DatetimeIndex类型舍入后的结果，并将其打印输出。