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Python Pandas Series.dt.normalize

Python Pandas Series.dt.normalize

Series.dt可以用来将系列的值作为数据时间访问，并返回几个属性。Pandas Series.dt.normalize()函数将时间转换为午夜时分。日期时间的时间成分被转换为午夜，即00:00:00。这在时间不重要的情况下非常有用。长度是不改变的。时区不受影响。

语法: Series.dt.normalize(*args, **kwargs)

参数：无

返回 : DatetimeArray, DatetimeIndex 或 Series

例子#1：使用Series.dt.normalize()函数将给定系列对象中的时间转换为午夜。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(pd.date_range('2012-12-31 09:45', periods = 5, freq = 'M',
                            tz = 'Europe / Berlin'))
  
# Creating the index
idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4', 'Day 5']
  
# set the index
sr.index = idx
  
# Print the series
print(sr)
Python

输出 :

Python Pandas Series.dt.normalize

现在我们将使用Series.dt.normalize()函数将时间转换为午夜时分。

# convert to midnight
result = sr.dt.normalize()
  
# print the result
print(result)
Python

输出 :

Python Pandas Series.dt.normalize

正如我们在输出中看到的，Series.dt.normalize()函数已经成功地将给定系列对象中的时间转换为午夜。

例子#1：使用Series.dt.normalize()函数将给定系列对象中的时间转换为午夜。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(pd.date_range('2019-1-1 12:30', periods = 5, freq = 'H',
                             tz = 'Asia / Calcutta'))
  
# Creating the index
idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4', 'Day 5']
  
# set the index
sr.index = idx
  
# Print the series
print(sr)
Python

输出 :

Python Pandas Series.dt.normalize

现在我们将使用Series.dt.normalize()函数将时间转换为午夜时分。

# convert to midnight
result = sr.dt.normalize()
  
# print the result
print(result)
Python

输出 :

Python Pandas Series.dt.normalize

正如我们在输出中看到的，Series.dt.normalize()函数已经成功地将给定系列对象中的时间转换为午夜。

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