Python酷库之旅-第三方库Pandas(159)
目录
一、用法精讲
726、pandas.arrays.TimedeltaArray类
726-1、语法
726-2、参数
726-3、功能
726-4、返回值
726-5、说明
726-6、用法
726-6-1、数据准备
726-6-2、代码示例
726-6-3、结果输出
727、pandas.Period类
727-1、语法
727-2、参数
727-3、功能
727-4、返回值
727-5、说明
727-6、用法
727-6-1、数据准备
727-6-2、代码示例
727-6-3、结果输出
728、pandas.Period.day属性
728-1、语法
728-2、参数
728-3、功能
728-4、返回值
728-5、说明
728-6、用法
728-6-1、数据准备
728-6-2、代码示例
728-6-3、结果输出
729、pandas.Period.dayofweek属性
729-1、语法
729-2、参数
729-3、功能
729-4、返回值
729-5、说明
729-6、用法
729-6-1、数据准备
729-6-2、代码示例
729-6-3、结果输出
730、pandas.Period.day_of_week属性
730-1、语法
730-2、参数
730-3、功能
730-4、返回值
730-5、说明
730-6、用法
730-6-1、数据准备
730-6-2、代码示例
730-6-3、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
726、pandas.arrays.TimedeltaArray类
726-1、语法
# 726、pandas.arrays.TimedeltaArray类
class pandas.arrays.TimedeltaArray(values, dtype=None, freq=_NoDefault.no_default, copy=False)
Pandas ExtensionArray for timedelta data.WarningTimedeltaArray is currently experimental, and its API may change without warning. In particular, TimedeltaArray.dtype is expected to change to be an instance of an ExtensionDtype subclass.Parameters:
values
array-like
The timedelta data.dtype
numpy.dtype
Currently, only numpy.dtype("timedelta64[ns]") is accepted.freq
Offset, optional
copy
bool, default False
Whether to copy the underlying array of data.726-2、参数
726-2-1、values(必须)：数组_like对象，包含时间差值数据。
726-2-2、dtype(可选，默认值为None)：数据类型，默认为None。如果未指定，Pandas将自动推断数据类型。
726-2-3、freq(可选)：频率参数，默认为_NoDefault.no_default，该参数通常不需要指定，除非您需要显式设置时间差值的频率。
726-2-4、copy(可选，默认值为False)：布尔值，默认为False，如果为True，则会复制输入数据，否则会视图原始数据。
726-3、功能
提供了一种表示和处理时间差的高效方式，在金融、科学计算和数据分析等领域中经常需要处理时间差，它支持各种算术运算、比较操作以及时间单位的转换。
726-4、返回值
返回一个TimedeltaArray对象，该对象可以像其他Pandas数据结构(如DataFrame或Series)那样使用，进行索引、切片、以及执行各种向量化操作。
726-5、说明
无
726-6、用法
726-6-1、数据准备
无726-6-2、代码示例
# 726、pandas.arrays.TimedeltaArray类
import pandas as pd
td_array = pd.arrays.TimedeltaArray._from_sequence(pd.TimedeltaIndex(['1h', '2h']))
print(td_array)726-6-3、结果输出
# 726、pandas.arrays.TimedeltaArray类
# <TimedeltaArray>
# ['0 days 01:00:00', '0 days 02:00:00']
# Length: 2, dtype: timedelta64[ns]727、pandas.Period类
727-1、语法
# 727、pandas.Period类
class pandas.Period(value=None, freq=None, ordinal=None, year=None, month=None, quarter=None, day=None, hour=None, minute=None, second=None)
Represents a period of time.Parameters:
value
Period, str, datetime, date or pandas.Timestamp, default None
The time period represented (e.g., ‘4Q2005’). This represents neither the start or the end of the period, but rather the entire period itself.freq
str, default None
One of pandas period strings or corresponding objects. Accepted strings are listed in the period alias section in the user docs. If value is datetime, freq is required.ordinal
int, default None
The period offset from the proleptic Gregorian epoch.year
int, default None
Year value of the period.month
int, default 1
Month value of the period.quarter
int, default None
Quarter value of the period.day
int, default 1
Day value of the period.hour
int, default 0
Hour value of the period.minute
int, default 0
Minute value of the period.second
int, default 0
Second value of the period.727-2、参数
727-2-1、value(可选，默认值为None)：整数、字符串或datetime对象，表示时间周期的值。例如，可以是代表特定日期的字符串(如'2023-10'表示2023年10月)或整数(如202310表示2023年10月)。
727-2-2、freq(可选，默认值为None)：字符串或DateOffset对象，指定时间周期的频率。例如，'D'表示每天， 'M'表示每月，'Q'表示每季度，'A'表示每年。
727-2-3、ordinal(可选，默认值为None)：整数，表示时间周期的序号，一般不直接使用。
727-2-4、year/month/quarter/day/hour/minute/second(可选，默认值为None)：整数，分别表示时间周期的年、月、季度、日、小时、分钟和秒，这些参数用于细化时间周期的构成。
727-3、功能
创建一个新的周期对象，方便进行时间序列操作，如时间计算、频率转换等。
727-4、返回值
返回一个Period对象，该对象可以用于进一步的数据分析和时间序列处理。
727-5、说明
无
727-6、用法
727-6-1、数据准备
无727-6-2、代码示例
# 727、pandas.Period类
import pandas as pd
# 创建一个表示2024年10月的Period对象
period = pd.Period(value='2024-10', freq='M')
print(period)
print(period.start_time)
print(period.end_time)727-6-3、结果输出
# 727、pandas.Period类
# 2024-10
# 2024-10-01 00:00:00
# 2024-10-31 23:59:59.999999999728、pandas.Period.day属性
728-1、语法
# 728、pandas.Period.day属性
pandas.Period.day
Get day of the month that a Period falls on.Returns:
int728-2、参数
无
728-3、功能
用于获取该时间周期的具体日期，该属性会返回周期的天数，通常适用于表示天级别的周期。
728-4、返回值
返回一个整数，表示时间周期的某一天。
728-5、说明
无
728-6、用法
728-6-1、数据准备
无728-6-2、代码示例
# 728、pandas.Period.day属性
import pandas as pd
# 创建一个表示2024年10月的Period对象
period = pd.Period('2024-10', freq='M')
# 获取该周期的天数
day = period.day
print(day)728-6-3、结果输出
# 728、pandas.Period.day属性
import pandas as pd
# 创建一个表示2024年10月的Period对象
period = pd.Period('2024-10', freq='M')
# 获取该周期的天数
day = period.day
print(day)729、pandas.Period.dayofweek属性
729-1、语法
# 729、pandas.Period.dayofweek属性
pandas.Period.dayofweek
Day of the week the period lies in, with Monday=0 and Sunday=6.If the period frequency is lower than daily (e.g. hourly), and the period spans over multiple days, the day at the start of the period is used.If the frequency is higher than daily (e.g. monthly), the last day of the period is used.Returns:
int
Day of the week.729-2、参数
无
729-3、功能
用于获取该时间周期的星期几。
729-4、返回值
该属性返回一个整数，表示星期几，其中：
- 0 = Monday(星期一)
- 1 = Tuesday(星期二)
- 2 = Wednesday(星期三)
- 3 = Thursday(星期四)
- 4 = Friday(星期五)
- 5 = Saturday(星期六)
- 6 = Sunday(星期日)
729-5、说明
无
729-6、用法
729-6-1、数据准备
无729-6-2、代码示例
# 729、pandas.Period.dayofweek属性
import pandas as pd
# 创建一个表示某个具体日期的Period对象
period = pd.Period('2024-10-22', freq='D')
# 获取该周期的星期几
day_of_week = period.dayofweek
print(day_of_week) 729-6-3、结果输出
# 729、pandas.Period.dayofweek属性
# 1730、pandas.Period.day_of_week属性
730-1、语法
# 730、pandas.Period.day_of_week属性
pandas.Period.day_of_week
Day of the week the period lies in, with Monday=0 and Sunday=6.If the period frequency is lower than daily (e.g. hourly), and the period spans over multiple days, the day at the start of the period is used.If the frequency is higher than daily (e.g. monthly), the last day of the period is used.Returns:
int
Day of the week.730-2、参数
无
730-3、功能
用于返回一个Period对象所代表的日期是星期几。
730-4、返回值
返回一个整数,范围是0到6,其中：
- 0 = Monday(星期一)
- 1 = Tuesday(星期二)
- 2 = Wednesday(星期三)
- 3 = Thursday(星期四)
- 4 = Friday(星期五)
- 5 = Saturday(星期六)
- 6 = Sunday(星期日)
730-5、说明
无
730-6、用法
730-6-1、数据准备
无730-6-2、代码示例
# 730、pandas.Period.day_of_week属性
import pandas as pd
# 创建一个Period对象
period = pd.Period('2024-10-23')
# 获取day_of_week
dow = period.day_of_week
print(f"2024-10-23是星期{dow+1}")730-6-3、结果输出
# 730、pandas.Period.day_of_week属性
# 2024-10-23是星期3