Python Pandas Timestamp.fromordinal

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Timestamp.fromordinal()函数返回一个Timestamp对象，当传递一个序数时，该函数将其翻译并转换为一个ts对象。根据定义，序数本身不能有任何tz信息。

语法 :

Timestamp.fromordinal()

参数 :

ordinal :日期，对应的是公历的序数。

freq :时间戳的偏移量将有

tz :时区的时间，时间戳将有

返回：时间戳

示例#1：使用Timestamp.fromordinal()函数，根据传递的序数值翻译给定的Timestamp对象。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the Timestamp object
ts = pd.Timestamp(year = 2011,  month = 11, day = 21,
                  hour = 10, second = 49, tz = 'US/Central')
  
# Print the Timestamp object
print(ts)

输出 :

现在我们将使用Timestamp.fromordinal()函数来转换给定的Timestamp对象。

# convert the given Timestamp object
# based on the passed ordinal value
ts.fromordinal(ordinal = 733829)

输出 :

正如我们在输出中所看到的，Timestamp.fromordinal()函数已经根据传递的序数值返回了一个新的Timestamp对象。

示例#2：使用Timestamp.fromordinal()函数，根据传递的序数值翻译给定的Timestamp对象。同时设置时区。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the Timestamp object
ts = pd.Timestamp(year = 2009, month = 5, day = 31,
                  hour = 4, second = 49, tz = 'Europe/Berlin')
  
# Print the Timestamp object
print(ts)

输出 :

现在我们将使用Timestamp.fromordinal()函数来转换给定的Timestamp对象。

# convert the given Timestamp object
# based on the passed ordinal value
ts.fromordinal(ordinal = 634816, tz = 'Asia / Calcutta')

输出 :

正如我们在输出中所看到的，Timestamp.fromordinal()函数已经根据传递的序数值返回了一个新的Timestamp对象。该函数还为返回的Timestamp对象设置了时区。