Python酷库之旅-第三方库Pandas(146)
CSDN 2024-10-17 11:35:01 阅读 94
目录
一、用法精讲
661、pandas.Timestamp.value属性
661-1、语法
661-2、参数
661-3、功能
661-4、返回值
661-5、说明
661-6、用法
661-6-1、数据准备
661-6-2、代码示例
661-6-3、结果输出
662、pandas.Timestamp.week属性
662-1、语法
662-2、参数
662-3、功能
662-4、返回值
662-5、说明
662-6、用法
662-6-1、数据准备
662-6-2、代码示例
662-6-3、结果输出
663、pandas.Timestamp.weekofyear属性
663-1、语法
663-2、参数
663-3、功能
663-4、返回值
663-5、说明
663-6、用法
663-6-1、数据准备
663-6-2、代码示例
663-6-3、结果输出
664、pandas.Timestamp.year属性
664-1、语法
664-2、参数
664-3、功能
664-4、返回值
664-5、说明
664-6、用法
664-6-1、数据准备
664-6-2、代码示例
664-6-3、结果输出
665、pandas.Timestamp.as_unit方法
665-1、语法
665-2、参数
665-3、功能
665-4、返回值
665-5、说明
665-6、用法
665-6-1、数据准备
665-6-2、代码示例
665-6-3、结果输出
二、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页
一、用法精讲
661、pandas.Timestamp.value属性
661-1、语法
<code># 661、pandas.Timestamp.value属性
pandas.Timestamp.value
661-2、参数
无
661-3、功能
用于返回时间戳对应的纳秒级别的整数值,这对于处理时间数据,特别是在需要进行时间计算的场景中非常有用。
661-4、返回值
返回一个整数,表示自Unix纪元以来的纳秒数。
661-5、说明
无
661-6、用法
661-6-1、数据准备
无
661-6-2、代码示例
# 661、pandas.Timestamp.value属性
import pandas as pd
# 创建一个Timestamp对象
timestamp = pd.Timestamp('2024-10-13 21:53:56')
# 获取其对应的纳秒值
nanoseconds = timestamp.value
print(f'The Timestamp is: {timestamp}')
print(f'The number of nanoseconds since Unix epoch: {nanoseconds}')
661-6-3、结果输出
# 661、pandas.Timestamp.value属性
# The Timestamp is: 2024-10-13 21:53:56
# The number of nanoseconds since Unix epoch: 1728856436000000000
662、pandas.Timestamp.week属性
662-1、语法
# 662、pandas.Timestamp.week属性
pandas.Timestamp.week
Return the week number of the year.
Returns:
int
662-2、参数
无
662-3、功能
用于获取时间戳所在年份的第几周。
662-4、返回值
返回一个整数,表示这一年份的第几周,按照ISO 8601标准计算。
662-5、说明
无
662-6、用法
662-6-1、数据准备
无
662-6-2、代码示例
# 662、pandas.Timestamp.week属性
import pandas as pd
# 创建一个Timestamp对象
timestamp = pd.Timestamp('2024-10-13')
# 获取该时间戳所在的周数
week_number = timestamp.week
print(f'The Timestamp is: {timestamp}')
print(f'The week number of the year is: {week_number}')
662-6-3、结果输出
# 662、pandas.Timestamp.week属性
# The Timestamp is: 2024-10-13 00:00:00
# The week number of the year is: 41
663、pandas.Timestamp.weekofyear属性
663-1、语法
# 663、pandas.Timestamp.weekofyear属性
pandas.Timestamp.weekofyear
Return the week number of the year.
Returns:
int
663-2、参数
无
663-3、功能
一个已经被弃用的属性,用于获取时间戳在一年中的周数。虽然它在较早的版本中可用,但建议使用pandas.Timestamp.isocalendar()方法来获取更准确的信息。
663-4、返回值
返回时间戳在一年中的周数。
663-5、说明
无
663-6、用法
663-6-1、数据准备
无
663-6-2、代码示例
# 663、pandas.Timestamp.weekofyear属性
import pandas as pd
# 创建一个Timestamp对象
timestamp = pd.Timestamp('2024-10-13')
# 获取该时间戳的ISO年、周和周的一天
iso_calendar = timestamp.isocalendar() # 返回一个元组 (year, week, weekday)
# 获取周数
week_of_year = iso_calendar[1]
print(f'The Timestamp is: {timestamp}')
print(f'The week number of the year is: {week_of_year}')
663-6-3、结果输出
# 663、pandas.Timestamp.weekofyear属性
# The Timestamp is: 2024-10-13 00:00:00
# The week number of the year is: 41
664、pandas.Timestamp.year属性
664-1、语法
# 664、pandas.Timestamp.year属性
pandas.Timestamp.year
664-2、参数
无
664-3、功能
用于获取Timestamp对象对应的年份,它的功能是提取时间戳表示日期的年份部分。
664-4、返回值
返回一个整数,表示年份。
664-5、说明
无
664-6、用法
664-6-1、数据准备
无
664-6-2、代码示例
# 664、pandas.Timestamp.year属性
import pandas as pd
# 创建一个Timestamp对象
ts = pd.Timestamp('2024-10-13 22:06:00')
# 获取年份
year = ts.year
print(year)
664-6-3、结果输出
# 664、pandas.Timestamp.year属性
# 2024
665、pandas.Timestamp.as_unit方法
665-1、语法
# 665、pandas.Timestamp.as_unit方法
pandas.Timestamp.as_unit(unit, round_ok=True)
Convert the underlying int64 representaton to the given unit.
Parameters:
unit
{“ns”, “us”, “ms”, “s”}
round_ok
bool, default True
If False and the conversion requires rounding, raise.
Returns:
Timestamp
665-2、参数
665-2-1、unit(必须):字符串,指定所需的时间单位,支持的单位包括 's'(秒),'ms'(毫秒), 'us'(微秒)和'ns'(纳秒)。
665-2-2、round_ok(可选,默认值为True):布尔值,指定是否允许四舍五入,当为True时,如果Timestamp无法精确地转换为指定的单位,会自动进行四舍五入;如果为False,则抛出一个误差超过容差范围的异常。
665-3、功能
将Timestamp对象转换为指定的时间单位,使之可以更方便地进行时间单位的精确操作,例如对不同时间单位间进行转换和比较。
665-4、返回值
返回一个新的Timestamp对象,这个对象表示转换为指定时间单位后的时间戳。
665-5、说明
无
665-6、用法
665-6-1、数据准备
无
665-6-2、代码示例
# 665、pandas.Timestamp.as_unit方法
import pandas as pd
# 创建一个Timestamp对象
timestamp = pd.Timestamp('2024-10-13 22:16:56.789123456')
# 转换为秒
timestamp_sec = timestamp.as_unit('s')
print(timestamp_sec)
# 转换为毫秒
timestamp_ms = timestamp.as_unit('ms')
print(timestamp_ms)
665-6-3、结果输出
# 665、pandas.Timestamp.as_unit方法
# 2024-10-13 22:16:56
# 2024-10-13 22:16:56.789000
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