Python Pandas – 如何在DateTimeIndex上执行每小时频率的Floor操作

要在DateTimeIndex上执行每小时频率的Floor操作，请使用 DateTimeIndex.floor() 方法。 对于小时频率，请使用 freq 参数，其值为 ‘H’ 。

首先，导入所需的库−

import pandas as pd

创建周期为5，频率为min即分钟的DatetimeIndex−

datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='20min')

显示DateTimeInde−

print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

应用每小时频率的Floor操作于DateTimeIndex的日期，对于每小时频率，我们使用了‘H’−

print("\n应用每小时频率的Floor操作...\n",
datetimeindex.floor(freq='H'))

示例

以下是代码−

import pandas as pd

# 创建周期为5，频率为min即分钟的DatetimeIndex
# 时区为Australia/Adelaide
datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='20min')

# 显示DateTimeIndex
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

# 显示DateTimeIndex频率
print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

# 应用每小时频率的Floor操作于DateTimeIndex的日期
# 对于每小时频率，我们使用了‘H’
print("\n应用每小时频率的Floor操作...\n",
datetimeindex.floor(freq='H'))

输出

这将产生以下代码−

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-09-29 07:20:32.261811624+09:30',
'2021-09-29 07:40:32.261811624+09:30',
'2021-09-29 08:00:32.261811624+09:30',
'2021-09-29 08:20:32.261811624+09:30',
'2021-09-29 08:40:32.261811624+09:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq='20T')
DateTimeIndex frequency...
<20 * Minutes>

应用每小时频率的Floor操作...
DatetimeIndex(['2021-09-29 07:00:00+09:30', '2021-09-29 07:00:00+09:30',
'2021-09-29 08:00:00+09:30', '2021-09-29 08:00:00+09:30',
'2021-09-29 08:00:00+09:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq=None)