Python Pandas DatetimeIndex.ceil()

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 DatetimeIndex.ceil()函数将数据截断到指定频率。该函数将目标频率作为输入。它返回一个新的DatetimeIndex对象。

语法: DatetimeIndex.ceil(freq)

参数 :
freq :将指数设为上限的频率水平。必须是一个固定的频率，如’S’（第二）而不是’ME’（月末）。

返回：与DatetimeIndex或TimedeltaIndex同类型的索引，或与Series同类型的索引。

示例#1：使用DatetimeIndex.ceil()函数将DatetimeIndex对象的数据截断到指定频率。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the DatetimeIndex
# Here 'S' represents secondly frequency 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2000-01-15 08:00', freq ='S', periods = 4)
  
# Print the DatetimeIndex
print(didx)

输出 :

现在我们要把DatetimeIndex对象的基于秒的频率提高到基于分钟的频率。

# convert to the passed frequency
# 'T' represents minute based frequency
didx.ceil('T')

输出 :

我们可以在输出中看到，该函数已经返回了DatetimeIndex对象的上限值。

示例#2：使用DatetimeIndex.ceil()函数将DatetimeIndex对象的数据截断到指定频率。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the DatetimeIndex
# Here 'T' represents minutely frequency 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2018-11-15 09:45', freq ='T', periods = 5)
  
# Print the DatetimeIndex
print(didx)

输出 :

现在我们要将DatetimeIndex对象的基于分钟的频率提高到基于小时的频率

# ceil the given frequency
didx.ceil('H')

输出 :

正如我们在输出中所看到的，该函数已经将DatetimeIndex对象的值停止到了所需的频率。