Pandas DateTimeIndex

A coluna DataFrame DateTime da Pandas contém todas as informações dos dados registrados específicos em anos, meses, datas e horários (em horas, minutos e segundos). DateTimeIndex é o método que converte essa coluna DateTime em uma coluna de índice e atribui a data de saída como um índice no DataFrame. Também permite acesso ou análise dos dados nessa data, ano, mês e horário específicos (em horas, minutos e segundos) ou intervalo de datas para outras operações, em vez de passar por todo o quadro de dados.

Neste artigo, saberemos como podemos criar o DateTimeIndex e acessar os detalhes de data e hora separadamente usando alguns métodos de data e hora.

Podemos criar o DateTimeIndex com a seguinte sintaxe:

Sintaxe:

Pandas.DateTimeIndex ([Valores do DateTime,…] Dtype, Freq)

Parâmetros:

1. O primeiro parâmetro leva os valores de registro de data e hora em uma lista que é separada por uma vírgula.
2. O segundo parâmetro é opcional, que especifica o tipo de dados como DateTime64 [ns].
3. Freq também é o parâmetro opcional que recebe o tempo de tempo em frequência de horas/semanas.

Exemplo 1: com freq = "h"
Crie o DateTimeIndex que mantém 2 registros de data e hora com a frequência como "H". Verifique se você precisa especificar a frequência correta em relação ao registro de data e hora.

Importar pandas
# Crie o DateTimeIndex que mantém 2 registros de data e hora com a frequência 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)

Saída:

Agora, você tem o DateTimeIndex com horas como frequência.

Vamos ver outro exemplo que leva a frequência como semana.

Exemplo 2: com Freq = "W"

Importar pandas
# Crie o DateTimeIndex que mantém 4 registros de data e hora com a frequência como 'W'.
DateTime_index = pandas.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-15 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], Freq =' W ')
Imprimir (DateTime_index)

Saída:

Agora, você tem o DateTimeIndex com semanas como frequência.

Exemplo 3: Obtenha os detalhes da data
O DateTimeIndex possui alguns métodos internos que obtêm detalhes da data como ano, mês, data, dia, etc.

Veja o exemplo a seguir para retornar o ano, mês, nome do mês, dia e data.

Importar pandas
# Crie o DateTimeIndex que mantém 4 registros de data e hora com a frequência como 'W'.
DateTime_index = pandas.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-15 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], Freq =' W ')
# Retorne o ano do DateTime_index acima
Print ("Ano:", DateTime_index.ano)
# Retorne o mês do DateTime_index acima
print ("mês:", DateTime_index.mês)
# Retorne o mês_name do DateTime_index acima
print ("Nome do mês:", DateTime_index.mês_name)
# Retorne o dia a partir do dateTime_index acima
Print ("Day:", DateTime_index.dia)
# Retorne a data do datetime_index acima
print ("Data:", DateTime_index.data)

Saída:

Explicação:

1. O ano Retorna o ano do DateTimeIndex.
2. O mês Retorna o número do mês (como janeiro é 1 de fevereiro é 2,…) do DateTimeIndex.
3. O dia Retorna o dia do DateTimeIndex.
4. O data Retorna a data no formato (AAA, MM, DD).

Exemplo 4: Obtenha os detalhes do tempo
Veja o exemplo a seguir para retornar as horas, minutos, segundos e tempo separadamente.

Importar pandas
# Crie o DateTimeIndex que mantém 4 registros de data e hora com a frequência como 'W'.
DateTime_index = pandas.DateTimeIndex (['2023-1-1 04:11:00', '2023-1-8 04:11:00', '2023-1-15 04:11:00', '2023-1-22 04: 11:00 '], Freq =' W ')
# Retorne a hora do DateTime_index acima
print ("hora:", DateTime_index.hora)
# Retorne o minuto do datetime_index acima
print ("minuto:", DateTime_index.minuto)
# Retorne o segundo do DateTime_index acima
print ("Second:", DateTime_index.segundo)
# Retorne o horário do DateTime_index acima
print ("time:", DateTime_index.tempo)

Saída:

Explicação:

1. O hora Retorna as horas do DateTimeIndex.
2. O minuto Retorna as atas do DateTimeIndex.
3. O segundo Retorna os segundos do DateTimeIndex.
4. O tempo Retorna o tempo no formato (H, M).

Exemplo 5: considerações de ano

1. Se quisermos verificar o status se algum dia for o início do ano, use is_year_start.
2. Se quisermos verificar o status se algum dia for o fim do ano, use is_year_end.
3. Se quisermos verificar o status se o ano for um ano bissexto ou não, use is_leap_year.

Importar pandas
# Crie o DateTimeIndex que contém 5 timestamps.
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 o status se algum dia for o início do ano
Print (DateTime_index.is_year_start)
imprimir()
# Verifique o status se algum dia for o final do ano
Print (DateTime_index.is_year_end)
imprimir()
# Verifique o status se o ano for bisseizado ou não.
Print (DateTime_index.is_leap_year)

Saída:

Explicação:
True é devolvido para os seguintes índices DateTime:

1. “2021-01-01 07:13:00” começa com o ano.
2. “2022-12-31 05:11:00” e “2020-12-31 06:11:00” termina no ano.
3. “2020-12-31 06:11:00” é o ano bissexto.

Conclusão

Agora, chegamos a um ponto de que o DateTimeIndex é usado para criar índice para os dados do dateTime e podemos extrair os detalhes da data e da hora usando diferentes propriedades. Todos os exemplos foram bem explicados. Certifique -se de entender todos os parâmetros que são explicados em relação ao DateTimeIndex.