Pandas DateTimeIndex

La columna DataFrame de DataFrame de PANDAS contiene toda la información de los datos registrados específicos en años, meses, fechas y tiempos (en horas, minutos y segundos). DateTimeIndex es el método que convierte esta columna de DateTime en una columna de índice y atribuye la fecha de salida como un índice en DataFrame. También permite el acceso o el análisis de los datos en esa fecha, año, mes y tiempo específicos (en horas, minutos y segundos) o rango de fechas para operaciones adicionales en lugar de pasar por todos los marcos de datos.

En este artículo, sabremos cómo podemos crear DatetimeIndex y acceder a los detalles de fecha y hora por separado utilizando algunos métodos de fecha y hora.

Podemos crear el DateTimeIndex con la siguiente sintaxis:

Sintaxis:

pandas.DateTimeIndex ([valores de fecha y hora, ...] dtype, freq)

Parámetros:

1. El primer parámetro toma valores de marca de tiempo en una lista separada por una coma.
2. El segundo parámetro es opcional, que especifica el tipo de datos como DateTime64 [NS].
3. Freq también es el parámetro opcional que obtiene la frecuencia de fecha y hora en la frecuencia de horas/semanas.

Ejemplo 1: con freq = "h"
Cree el DateTimeIndex que contiene 2 marcas de tiempo con frecuencia como "H". Asegúrese de que necesite especificar la frecuencia correcta con respecto a la marca de tiempo.

importación de pandas
# Cree el DateTimeIndex que contiene 2 marcas de tiempo con frecuencia como 'H'.
datetime_index = pandas.DateTimeIndex (['2022-12-31 04:11:00', '2022-12-31 05:11:00'],
dtype = 'dateTime64 [ns]', freq = 'h')
imprimir (Datetime_index)

Producción:

Ahora, tiene el DateTimeIndex con horas como frecuencia.

Veamos otro ejemplo que toma la frecuencia como semana.

Ejemplo 2: con freq = "w"

importación de pandas
# Cree el DateTimeIndex que contiene 4 marcas de tiempo con frecuencia como 'W'.
datetime_index = pandas.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-11 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], Freq =' W ')
imprimir (Datetime_index)

Producción:

Ahora, tienes el DateTimeIndex con semanas como frecuencia.

Ejemplo 3: Obtenga los detalles de la fecha
DateTimeIndex tiene algunos métodos incorporados que obtienen los detalles de la fecha como año, mes, fecha, día, etc.

Mire el siguiente ejemplo para devolver el año, el mes, el nombre del mes, el día y la fecha.

importación de pandas
# Cree el DateTimeIndex que contiene 4 marcas de tiempo con frecuencia como 'W'.
datetime_index = pandas.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-11 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], Freq =' W ')
# Regrese el año del anterior datetime_index
imprimir ("año:", datetime_index.año)
# Devuelve el mes de lo anterior datetime_index
imprimir ("mes:", datetime_index.mes)
# Return the mes_name de la anterior datetime_index
Imprimir ("Nombre del mes:", Datetime_index.mes_name)
# Regrese el día del anterior datetime_index
Imprimir ("Día:", DateTime_Index.día)
# Devuelve la fecha del anterior datetime_index
imprimir ("fecha:", datetime_index.fecha)

Producción:

Explicación:

1. El año Devuelve el año del DateTimeIndex.
2. El mes Devuelve el número de mes (como enero es el 1, febrero es 2, ...) del DatetimeIndex.
3. El día Devuelve el día del DateTimeIndex.
4. El fecha Devuelve la fecha en el formato (aaa, mm, dd).

Ejemplo 4: Obtenga los detalles de tiempo
Mire el siguiente ejemplo para devolver las horas, minutos, segundos y tiempo por separado.

importación de pandas
# Cree el DateTimeIndex que contiene 4 marcas de tiempo con frecuencia como 'W'.
datetime_index = pandas.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-11 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], Freq =' W ')
# Devuelve la hora del anterior datetime_index
imprimir ("Hour:", DateTime_Index.hora)
# Devuelve el minuto del anterior datetime_index
imprimir ("minuto:", datetime_index.minuto)
# Devuelve el segundo del anterior datetime_index
imprimir ("segundo:", datetime_index.segundo)
# Devuelve la hora del anterior datetime_index
imprimir ("Tiempo:", DateTime_Index.tiempo)

Producción:

Explicación:

1. El hora Devuelve las horas del DateTimeIndex.
2. El minuto Devuelve los minutos del DateTimeIndex.
3. El segundo Devuelve los segundos del DateTimeIndex.
4. El tiempo Devuelve el tiempo en el formato (H, M).

Ejemplo 5: consideraciones de año

1. Si queremos verificar el estado si alguno del día es el comienzo del año, use IS_Year_Start.
2. Si queremos verificar el estado si alguno del día es el final del año, use IS_YEAR_END.
3. Si queremos verificar el estado si el año es un año bisiesto o no, use IS_LEAP_YEAR.

importación de pandas
# Crea el DateTimeIndex que contiene 5 marcas de tiempo.
datetime_index = pandas.DateTimeIndex (['2021-1-1 07:13:00', '2022-12-31 05:11:00', '2022-11-11 05:11:00', '2020-12-31 06: 11:00 ',' 2017-5-5 05:11:00 '])
imprimir (Datetime_index)
imprimir()
# Verifique el estado si alguno de los días es el comienzo del año
imprimir (Datetime_index.is_year_start)
imprimir()
# Verifique el estado si alguno de los días es fin de año
imprimir (Datetime_index.is_year_end)
imprimir()
# Verifique el estado si el año es el año salto o no.
imprimir (Datetime_index.IS_LEAP_YEAR)

Producción:

Explicación:
Verdadero se devuelve para los siguientes índices de fecha y hora:

1. "2021-01-01 07:13:00" comienza con el año.
2. "2022-12-31 05:11:00" y "2020-12-31 06:11:00" termina en el año.
3. "2020-12-31 06:11:00" es el año bisiesto.

Conclusión

Ahora, llegamos a un punto en que DateTimeIndex se usa para crear un índice para los datos de DateTime y podemos extraer los detalles de fecha y hora utilizando diferentes propiedades. Todos los ejemplos fueron bien explicados. Asegúrese de comprender todos los parámetros que se explican con respecto a DateTimeIndex.