Python酷库之旅-第三方库Pandas(221)

目录

一、用法精讲

1036、pandas.DatetimeIndex.to_pydatetime方法

1036-1、语法

1036-2、参数

1036-3、功能

1036-4、返回值

1036-5、说明

1036-6、用法

1036-6-1、数据准备

1036-6-2、代码示例

1036-6-3、结果输出

1037、pandas.DatetimeIndex.to_series方法

1037-1、语法

1037-2、参数

1037-3、功能

1037-4、返回值

1037-5、说明

1037-6、用法

1037-6-1、数据准备

1037-6-2、代码示例

1037-6-3、结果输出

1038、pandas.DatetimeIndex.to_frame方法

1038-1、语法

1038-2、参数

1038-3、功能

1038-4、返回值

1038-5、说明

1038-6、用法

1038-6-1、数据准备

1038-6-2、代码示例

1038-6-3、结果输出

1039、pandas.DatetimeIndex.mean方法

1039-1、语法

1039-2、参数

1039-3、功能

1039-4、返回值

1039-5、说明

1039-6、用法

1039-6-1、数据准备

1039-6-2、代码示例

1039-6-3、结果输出

1040、pandas.DatetimeIndex.std方法

1040-1、语法

1040-2、参数

1040-3、功能

1040-4、返回值

1040-5、说明

1040-6、用法

1040-6-1、数据准备

1040-6-2、代码示例

1040-6-3、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

1036、pandas.DatetimeIndex.to_pydatetime方法
1036-1、语法
# 1036、pandas.DatetimeIndex.to_pydatetime方法
pandas.DatetimeIndex.to_pydatetime(*args, **kwargs)
Return an ndarray of datetime.datetime objects.Returns:
numpy.ndarray
1036-2、参数

1036-2-1、*args(可选)：其他位置参数，为后续扩展功能做预留。

1036-2-2、**kwargs(可选)：其他关键字参数，为后续扩展功能做预留。

1036-3、功能

        将DatetimeIndex中的每个时间戳转换为对应的datetime对象，并返回一个NumPy数组，数组元素为Python的datetime.datetime对象，在需要与其他非Pandas时间序列操作(如标准库的datetime模块)进行交互时非常有用。

1036-4、返回值

        返回值为一个numpy.ndarray，其中包含DatetimeIndex中每个时间戳对应的Python datetime.datetime对象。

1036-5、说明

        无

1036-6、用法
1036-6-1、数据准备
无
1036-6-2、代码示例
# 1036、pandas.DatetimeIndex.to_pydatetime方法
import pandas as pd
# 创建一个DatetimeIndex
dt_index = pd.date_range('2024-11-15', periods=3, freq='D')
# 使用to_pydatetime方法
datetime_array = dt_index.to_pydatetime()
# 输出结果
print(datetime_array)
1036-6-3、结果输出
# 1036、pandas.DatetimeIndex.to_pydatetime方法
# [datetime.datetime(2024, 11, 15, 0, 0)
#  datetime.datetime(2024, 11, 16, 0, 0)
#  datetime.datetime(2024, 11, 17, 0, 0)]
1037、pandas.DatetimeIndex.to_series方法
1037-1、语法
# 1037、pandas.DatetimeIndex.to_series方法
pandas.DatetimeIndex.to_series(index=None, name=None)
Create a Series with both index and values equal to the index keys.Useful with map for returning an indexer based on an index.Parameters:
index
Index, optional
Index of resulting Series. If None, defaults to original index.name
str, optional
Name of resulting Series. If None, defaults to name of original index.Returns:
Series
The dtype will be based on the type of the Index values.
1037-2、参数

1037-2-1、index(可选，默认值为None)：用于指定生成的Series的索引，如果指定，该参数的值将覆盖原本的DatetimeIndex的索引；如果不提供，生成的Series将使用原始的DatetimeIndex作为索引。

1037-2-2、name(可选，默认值为None)：用于指定生成的Series的名称，如果不指定，Series的名称将被设置为None，即没有名称。

1037-3、功能

        将DatetimeIndex转换为Series数据结构，使得你可以利用Series的各种功能和方法进行数据分析，在处理时间序列数据时尤其有用，因为Series提供了许多可以操作和分析数据的功能。

1037-4、返回值

        返回的是一个pandas.Series对象，其中包含原DatetimeIndex的每个元素作为Series的值，并且可以使用指定的索引和名称。

1037-5、说明

        无

1037-6、用法
1037-6-1、数据准备
无
1037-6-2、代码示例
# 1037、pandas.DatetimeIndex.to_series方法
import pandas as pd
# 创建一个DatetimeIndex
datetime_index = pd.date_range('2024-11-15', periods=5, freq='D')
# 使用to_series方法转换为Series
series = datetime_index.to_series(name="dates")
print(series)
1037-6-3、结果输出
# 1037、pandas.DatetimeIndex.to_series方法
# 2024-11-15   2024-11-15
# 2024-11-16   2024-11-16
# 2024-11-17   2024-11-17
# 2024-11-18   2024-11-18
# 2024-11-19   2024-11-19
# Freq: D, Name: dates, dtype: datetime64[ns]
1038、pandas.DatetimeIndex.to_frame方法
1038-1、语法
# 1038、pandas.DatetimeIndex.to_frame方法
pandas.DatetimeIndex.to_frame(index=True, name=_NoDefault.no_default)
Create a DataFrame with a column containing the Index.Parameters:
index
bool, default True
Set the index of the returned DataFrame as the original Index.name
object, defaults to index.name
The passed name should substitute for the index name (if it has one).Returns:
DataFrame
DataFrame containing the original Index data.
1038-2、参数

1038-2-1、index(可选，默认值为True)：指定是否将DatetimeIndex作为DataFrame的索引，如果设置为True，DatetimeIndex将成为DataFrame的行索引；如果设置为False，它将作为普通列包含在DataFrame中。

1038-2-2、name(可选)：用于指定生成的列的名称，如果不提供，生成的列将没有名称。在一些情况下，名称可以帮助更好地理解数据的含义。

1038-3、功能

        一个将DatetimeIndex转换为DataFrame的方法，在处理时间序列数据时非常有用，可以将时间信息以表格形式组织，方便后续的数据分析和处理。

1038-4、返回值

        返回一个pandas.DataFrame对象，包含DatetimeIndex的值，在指定index参数后，数据将根据设置以相应的形式进行排列。

1038-5、说明

        无

1038-6、用法
1038-6-1、数据准备
无
1038-6-2、代码示例
# 1038、pandas.DatetimeIndex.to_frame方法
import pandas as pd
# 创建一个DatetimeIndex
datetime_index = pd.date_range('2024-11-15', periods=5, freq='D')
# 将DatetimeIndex转换为DataFrame，并将其设为索引
df_indexed = datetime_index.to_frame(index=True)
# 将DatetimeIndex转换为DataFrame，作为普通列
df_column = datetime_index.to_frame(index=False, name='dates')
print("DataFrame with DatetimeIndex as index:")
print(df_indexed)
print("\nDataFrame with DatetimeIndex as a column:")
print(df_column)
1038-6-3、结果输出
# 1038、pandas.DatetimeIndex.to_frame方法
# DataFrame with DatetimeIndex as index:
#                     0
# 2024-11-15 2024-11-15
# 2024-11-16 2024-11-16
# 2024-11-17 2024-11-17
# 2024-11-18 2024-11-18
# 2024-11-19 2024-11-19
# 
# DataFrame with DatetimeIndex as a column:
#        dates
# 0 2024-11-15
# 1 2024-11-16
# 2 2024-11-17
# 3 2024-11-18
# 4 2024-11-19
1039、pandas.DatetimeIndex.mean方法
1039-1、语法
# 1039、pandas.DatetimeIndex.mean方法
pandas.DatetimeIndex.mean(*, skipna=True, axis=0)
Return the mean value of the Array.Parameters:
skipna
bool, default True
Whether to ignore any NaT elements.axis
int, optional, default 0
Returns:
scalar
Timestamp or Timedelta.
1039-2、参数

1039-2-1、skipna(可选，默认值为True)：指定是否跳过缺失值(NaT)，如果设为True，则在计算平均值时会忽略缺失的日期时间；如果设为False，在存在缺失值的情况下，返回的结果将会是缺失值(NaT)。

1039-2-2、axis(可选，默认值为0)：指定计算的轴，对于DatetimeIndex来说，通常只有一个轴(0)，因此这个参数的影响不大。

1039-3、功能

        一个用于计算DatetimeIndex中日期时间平均值的方法，它可以帮助你获得一个时间序列的中心点，适用于日期时间数据的分析。

1039-4、返回值

        返回一个Timestamp对象，表示DatetimeIndex中日期的平均值。

1039-5、说明

        无

1039-6、用法
1039-6-1、数据准备
无
1039-6-2、代码示例
# 1039、pandas.DatetimeIndex.mean方法
import pandas as pd
# 创建一个DatetimeIndex
datetime_index = pd.date_range('2024-11-15', periods=5, freq='D')
# 计算平均值
mean_date = datetime_index.mean()
print("Average date:", mean_date)
# 创建一个包含缺失值的DatetimeIndex
datetime_index_with_nan = pd.DatetimeIndex(['2024-11-15', '2024-11-16', None, '2024-11-17'])
# 计算平均值，跳过缺失值
mean_date_with_nan = datetime_index_with_nan.mean()
print("Average date with NaT skipped:", mean_date_with_nan)
1039-6-3、结果输出
# 1039、pandas.DatetimeIndex.mean方法
# Average date: 2024-11-17 00:00:00
# Average date with NaT skipped: 2024-11-16 00:00:00
1040、pandas.DatetimeIndex.std方法
1040-1、语法
# 1040、pandas.DatetimeIndex.std方法
pandas.DatetimeIndex.std(*args, **kwargs)
Return sample standard deviation over requested axis.Normalized by N-1 by default. This can be changed using ddof.Parameters:
axis
int, optional
Axis for the function to be applied on. For pandas.Series this parameter is unused and defaults to None.ddof
int, default 1
Degrees of Freedom. The divisor used in calculations is N - ddof, where N represents the number of elements.skipna
bool, default True
Exclude NA/null values. If an entire row/column is NA, the result will be NA.Returns:
Timedelta
1040-2、参数

1040-2-1、*args(可选)：其他位置参数，为后续扩展功能做预留。

1040-2-2、**kwargs(可选)：其他关键字参数，为后续扩展功能做预留。

1040-3、功能

        一个用于计算DatetimeIndex中日期时间数据的标准差的方法，标准差是一种统计量，用于衡量数据集中值的分散程度。

1040-4、返回值

        返回一个浮点数，表示DatetimeIndex中日期的标准差。

1040-5、说明

        无

1040-6、用法
1040-6-1、数据准备
无
1040-6-2、代码示例
# 1040、pandas.DatetimeIndex.std方法
import pandas as pd
# 创建一个DatetimeIndex
datetime_index = pd.date_range('2024-11-15', periods=5, freq='D')
# 计算标准差
std_dev = datetime_index.std()
print("Standard deviation:", std_dev)
# 创建一个包含缺失值的DatetimeIndex
datetime_index_with_nan = pd.DatetimeIndex(['2024-11-15', '2024-11-16', None, '2024-11-17'])
# 计算标准差，跳过缺失值
std_dev_with_nan = datetime_index_with_nan.std()
print("Standard deviation with NaT skipped:", std_dev_with_nan)
1040-6-3、结果输出
# 1040、pandas.DatetimeIndex.std方法
# Standard deviation: 1 days 13:56:50.394919273
# Standard deviation with NaT skipped: 1 days 00:00:00

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

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/473043.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

【WPF】Prism学习（三）

【WPF】Prism学习（三）

Prism Commands 1.复合命令（Composite Commanding） 这段内容主要介绍了在应用程序中如何使用复合命令（Composite Commands）来实现多个视图模型（ViewModels）上的命令。以下是对这段内容的解释： …
阅读更多...
【Oracle篇】掌握SQL Tuning Advisor优化工具：从工具使用到SQL优化的全方位指南（第六篇，总共七篇）

【Oracle篇】掌握SQL Tuning Advisor优化工具：从工具使用到SQL优化的全方位指南（第六篇，总共七篇）

💫《博主介绍》：✨又是一天没白过，我是奈斯，DBA一名✨ 💫《擅长领域》：✌️擅长Oracle、MySQL、SQLserver、阿里云AnalyticDB for MySQL(分布式数据仓库)、Linux，也在扩展大数据方向的知识面✌️…
阅读更多...
【一键整合包及教程】AI照片数字人工具EchoMimic技术解析

【一键整合包及教程】AI照片数字人工具EchoMimic技术解析

在数字化时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的生活。EchoMimic，作为蚂蚁集团旗下支付宝推出的开源项目，不仅为数字人技术的发展掀开了新的一页，更为娱乐、教育、虚拟现实、在线会议等多个领域带…
阅读更多...
基于Lora通讯加STM32空气质量检测WIFI通讯

基于Lora通讯加STM32空气质量检测WIFI通讯

目录 目录 前言 一、本设计主要实现哪些很“开门”功能？ 二、电路设计原理图 1.电路图采用Altium Designer进行设计： 2.实物展示图片 三、程序源代码设计 四、获取资料内容 前言 随着环境污染问题的日益严重，空气质量的监测与管理已经…
阅读更多...
GitLab 降级安装出现 500 错误，如何解决？

GitLab 降级安装出现 500 错误，如何解决？

本文分享 GitLab 中文版在降级的过程中出现 500 错误的修复方法。 写在前面 强烈不建议大家自行降级，如果真有降级需求，要么自己能力过硬，要么寻求专业服务【https://dl.gitlab.cn/cm33bsfv】，要不出问题很麻烦！ 问…
阅读更多...
2024-11-16 串的存储结构

2024-11-16 串的存储结构

一、顺序存储。 1.首先定一个静态数组，然后定义i记录串的实际长度。（缺点：长度不可变） 2.使用malloc申请动态空间，定义指针指向串的地址。（需手动ferr） 方案一： 数组末尾记录长度 …
阅读更多...
PCHMI串口接收实验

PCHMI串口接收实验

插入的唯一一行代码 config1.START((Control)this, System.Reflection.Assembly.GetExecutingAssembly().GetTypes(), null);
阅读更多...
代码随想录第46期 单调栈

代码随想录第46期 单调栈

这道题主要是单调栈的简单应用 class Solution { public:vector<int> dailyTemperatures(vector<int>& T) {vector<int> result(T.size(),0);stack<int> st;st.push(0);for(int i1;i<T.size();i){if(T[i]<T[st.top()]){st.push(i);}else{wh…
阅读更多...
Spring 中的 BeanDefinitionParserDelegate 和 NamespaceHandler

Spring 中的 BeanDefinitionParserDelegate 和 NamespaceHandler

一、BeanDefinitionParserDelegate Spring在解析xml文件的时候&#xff0c;在遇到<bean>标签的时候&#xff0c;我们会使用BeanDefinitionParserDelegate对象类解析<bean>标签的内容&#xff0c;包括<bean>标签的多个属性&#xff0c;例如 id name class in…
阅读更多...
ODC 如何精确呈现SQL耗时 | OceanBase 开发者工具解析

ODC 如何精确呈现SQL耗时 | OceanBase 开发者工具解析

前言 在程序员或DBA的日常工作中&#xff0c;编写并执行SQL语句如同日常饮食中的一餐一饭&#xff0c;再寻常不过。然而&#xff0c;在使用命令行或黑屏客户端处理SQL时&#xff0c;常会遇到编写难、错误排查缓慢以及查询结果可读性不佳等难题&#xff0c;因此&#xff0c;图形…
阅读更多...
Bugku CTF_Web——No one knows regex better than me

Bugku CTF_Web——No one knows regex better than me

Bugku CTF_Web——No one knows regex better than me 进入靶场 一段PHP代码 <?php error_reporting(0); $zero$_REQUEST[zero]; $first$_REQUEST[first]; $second$zero.$first; if(preg_match_all("/Yeedo|wants|a|girl|friend|or|a|flag/i",$second)){$key$…
阅读更多...
爬虫——JSON数据处理

爬虫——JSON数据处理

第三节&#xff1a;JSON数据处理 在爬虫开发中&#xff0c;JSON&#xff08;JavaScript Object Notation&#xff09;是最常见的数据格式之一&#xff0c;特别是在从API或动态网页中抓取数据时。JSON格式因其结构简单、可读性强、易于与其他系统交互而广泛应用于前端与后端的数…
阅读更多...
OpenHarmony-1.启动流程

OpenHarmony-1.启动流程

OpenHarmony启动流程 1.OpenHarmony 标准系统启动引导流程 OpenHarmony标准系统默认支持以下几个镜像&#xff1a; 每个开发板都需要在存储器上划分好分区来存放上述镜像&#xff0c;SOC启动时都由bootloader来加载这些镜像&#xff0c;具体过程包括以下几个大的步骤&#xf…
阅读更多...
力扣刷题日记之150.逆波兰表达式求值

力扣刷题日记之150.逆波兰表达式求值

今天继续给大家分享一道力扣的做题心得今天这道题目是 150.逆波兰表达式求值 题目如下&#xff0c;题目链接&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/evaluate-reverse-polish-notation 1&#xff0c;题目分析 这道题说是一道中等难度的题目&#xff0c;其实如果理解了其中的…
阅读更多...
Redis五大基本类型——String字符串命令详解（命令用法详解+思维导图详解）

Redis五大基本类型——String字符串命令详解（命令用法详解+思维导图详解）

目录 一、String字符串类型介绍 二、常见命令 1、SET 2、GET 3、MGET 4、MSET 使用MGET 和 使用多次GET的区别 5、DEL 6、SETNX SET、SET NX和SET XX执行流程 7、INCR 8、INCRBY 9、DECR 10、DECYBY 11、INCRBYFLOAT 12、APPEND 13、GETRANGE 14、SETRANGE …
阅读更多...
如何知道表之间的关系(为了知识图谱的构建)

如何知道表之间的关系(为了知识图谱的构建)

今天就简单点&#xff0c;把今天花时间做的一个程序说下。 我们在做常规知识图谱的时候&#xff0c;面临一个问题就是要知道关系是如何建立。如果表的数量比较少&#xff0c;人工来做还是比较容易的。 如果有非常多的表&#xff0c;并且这些表之间的关联关系都不清楚的情况下…
阅读更多...
【软件测试】一个简单的自动化Java程序编写

【软件测试】一个简单的自动化Java程序编写

文章目录 自动化自动化概念回归测试常见面试题 自动化测试金字塔 Web 自动化测试驱动 Selenium一个简单的自动化示例安装 selenium 库使⽤selenium编写代码 自动化 自动化概念 自动的代替人的行为完成操作。自动化在生活中处处可见 生活中的自动化可以减少人力的消耗&#x…
阅读更多...
网络学习第四篇

网络学习第四篇

引言&#xff1a; 我们在第三篇的时候出现了错误&#xff0c;我们要就行排错&#xff0c;那么我们要知道一下怎么配置静态路由实现ping通&#xff0c;这样子我们才知道下一跳到底是什么&#xff0c;为什么这样子做。 实验目的 理解和掌握静态路由的基本概念和配置方法。 实…
阅读更多...
LeetCode题解：17.电话号码的数字组合【Python题解超详细，回溯法、多叉树】，知识拓展：深度优先搜索与广度优先搜索

LeetCode题解：17.电话号码的数字组合【Python题解超详细，回溯法、多叉树】，知识拓展：深度优先搜索与广度优先搜索

题目描述 给定一个仅包含数字 2-9 的字符串&#xff0c;返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。给出数字到字母的映射如下&#xff08;与电话按键相同&#xff09;。注意 1 不对应任何字母。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;digits "23" 输出…
阅读更多...
Python爬虫项目 | 一、网易云音乐热歌榜歌曲

Python爬虫项目 | 一、网易云音乐热歌榜歌曲

文章目录 1.文章概要1.1 实现方法1.2 实现代码1.3 最终效果 2.具体讲解2.1 使用的Python库2.2 代码说明2.2.1 创建目录保存文件2.2.2 爬取网易云音乐热歌榜单歌曲 2.3 过程展示 3 总结 1.文章概要 学习Python爬虫知识&#xff0c;实现简单的一个小案例&#xff0c;网易云音乐热…
阅读更多...
最新文章
推荐文章

Copyright @ 2022~2023