Python|熊猫系列. dt.freq
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series-dt-freq/
Series.dt可用于访问系列的值，如 datetimelike，并返回几个属性。Pandas **Series.dt.freq**属性返回应用于给定序列对象的时间序列频率(如果有)，否则返回 None。
语法: Series.dt.freq
参数:无
返回:频率
示例#1: 使用Series.dt.freq属性查找给定序列对象中基于日期时间的基础数据的频率。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series(['2012-12-31', '2019-1-1 12:30', '2008-02-2 10:30',
'2010-1-1 09:25', '2019-12-31 00:00'])
# Creating the index
idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4', 'Day 5']
# set the index
sr.index = idx
# Convert the underlying data to datetime
sr = pd.to_datetime(sr)
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们将使用Series.dt.freq属性来查找给定序列对象中基于日期时间的数据的频率。
# find the frequency
result = sr.dt.freq
# print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的那样，Series.dt.freq属性返回了None，表示给定日期时间数据的频率未知。
示例#2 : 使用Series.dt.freq属性查找给定序列对象中基于日期时间的基础数据的频率。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series(pd.date_range('2012-12-31 00:00', periods = 5, freq = 'D',
tz = 'US / Central'))
# 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)
输出:
现在我们将使用Series.dt.freq属性来查找给定序列对象中基于日期时间的数据的频率。
# find the frequency
result = sr.dt.freq
# print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的那样，Series.dt.freq属性已经成功地返回了给定 Series 对象中基于基础日期时间的数据的频率。
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