Python Pandas – 如何对毫秒频率的DateTimeIndex执行Floor操作？

要对毫秒频率的DateTimeIndex执行Floor操作，请使用 DateTimeIndex.floor() 方法。对于毫秒频率，请使用值为 ‘ms’ 的 freq 参数。

首先，导入所需的库−

import pandas as pd

周期为7，频率为S（即秒），时区为澳大利亚/阿德莱德的DatetimeIndex−

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')

显示DateTimeIndex−

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

对毫秒频率的DateTimeIndex日期执行Floor操作。对于毫秒频率，我们使用了‘ms’−

print("\n使用毫秒频率执行Floor操作...\n",
datetimeindex.floor(freq='ms'))

更多Pandas文章，请阅读：Pandas教程

示例

以下是代码−

import pandas as pd

# 周期为7，频率为S，时区为澳大利亚/阿德莱德的DatetimeIndex
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')

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

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

# 对毫秒频率的DateTimeIndex日期执行Floor操作
# 对于毫秒频率，我们使用了‘ms’
print("\n使用毫秒频率执行Floor操作...\n",
datetimeindex.floor(freq='ms'))

输出

这将生成以下代码−

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:32.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:21:12.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:21:52.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:22:32.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:23:12.261811624+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq='40S')
DateTimeIndex frequency...
<40 * Seconds>

使用毫秒频率执行Floor操作...
DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:32.261000+10:30',
'2021-10-18 07:21:12.261000+10:30',
'2021-10-18 07:21:52.261000+10:30',
'2021-10-18 07:22:32.261000+10:30',
'2021-10-18 07:23:12.261000+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq=None)