Python Pandas DatetimeIndex.is_quarter_start

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.is_quarter_start属性是一个指示器，用于指示日期是否是某个季度的第一天。如果该日期是该季度的第一天，则返回True，否则返回False。

语法: DatetimeIndex.is_quarter_start

返回：包含逻辑值的numpy数组。

例子#1：使用DatetimeIndex.is_quarter_start属性来检查DatetimeIndex对象中的日期是否是该季度的第一天。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the DatetimeIndex
didx = pd.DatetimeIndex(['2014-01-31', '2014-04-1', '2015-08-01', '2000-12-02'])
  
# Print the DatetimeIndex
print(didx)

输出 :

现在，我们要查找给定的DatetimeIndex对象中包含的日期是否是本季度的第一天。

# find if the days are the first day of the quarter.
didx.is_quarter_start

输出 :

正如我们在输出中所看到的，该函数返回了一个包含DatetimeIndex对象的每个条目的逻辑值的numpy数组。真值表示对应的日期是该季度的第一天，假值表示对应的日期不是该季度的第一天。

例子2：使用DatetimeIndex.is_quarter_start属性来检查DatetimeIndex对象中存在的日期是否是该季度的第一天。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the DatetimeIndex
didx = pd.date_range('2011-03-30', periods = 5)
  
# Print the DatetimeIndex
print(didx)

输出 :

现在，我们要查找给定的DatetimeIndex对象中包含的日期是否是本季度的第一天。

# find if the days are the first day of the quarter.
didx.is_quarter_start

输出 :

正如我们在输出中所看到的，该函数返回了一个包含DatetimeIndex对象的每个条目的逻辑值的numpy数组。真值表示对应的日期是该季度的第一天，假值表示对应的日期不是该季度的第一天。