หากต้องการแสดงไตรมาส (Quarter) ของวันที่จากออบเจ็กต์ PeriodIndex สามารถใช้คุณสมบัติ PeriodIndex.quarter ได้ ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น import pandas as pd 2. สร้างออบเจ็กต์ PeriodIndex periodIndex = pd.PeriodIndex( [2021-09-25 07:30:35, 2019-10-30 04:15:45, 2021-07-15 02:

หากต้องการดึงส่วนของวินาทีจากออบเจ็กต์ PeriodIndex สามารถใช้คุณสมบัติ PeriodIndex.second ได้ โดยต้องตั้งความถี่ (freq) เป็นวินาที (S) ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น import pandas as pd 2. สร้างออบเจ็กต์ PeriodIndex ด้วยความถี่เป็นวินาที periodIndex = pd.PeriodIndex( [2021-09-25 07:

หากต้องการดึงสัปดาห์ของปีจากออบเจ็กต์ PeriodIndex สามารถใช้คุณสมบัติ PeriodIndex.week ได้ ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น import pandas as pd 2. สร้างออบเจ็กต์ PeriodIndex periodIndex = pd.PeriodIndex( [2021-09-25 07:30:35, 2019-10-30 04:15:45, 2021-07-15 02:55:15, 2022-06-25

หากต้องการดึงวันในสัปดาห์จากออบเจ็กต์ PeriodIndex สามารถใช้คุณสมบัติ PeriodIndex.weekday ได้ ขั้นตอนการทำงาน 1. นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น import pandas as pd 2. สร้างออบเจ็กต์ PeriodIndex PeriodIndex เป็น ndarray ที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ (immutable) ซึ่งเก็บค่าลำดับ (ordinal values) ที่บ่งชี้ช่วงเ

เพื่อดึงปี (year) จาก PeriodIndex object ให้ใช้คุณสมบัติ PeriodIndex.year ขั้นตอนตัวอย่าง import pandas as pd # สร้าง PeriodIndex object (freq=T = รายนาที) periodIndex = pd.PeriodIndex( [2021-09-25 07:30:35, 2019-10-30 04:15:45, 2021-07-15 02:55:15, 2022-06-25 09:40:55], freq=T ) print(Pe

เพื่อแปลง PeriodArray เป็นความถี่ที่ระบุ ให้ใช้เมธอด periodIndex.asfreq() ขั้นตอนตัวอย่าง import pandas as pd # สร้าง PeriodIndex object (freq=Y = รายปี) periodIndex = pd.PeriodIndex( [2021-09-25 07:30:35, 2019-10-30 04:15:45, 2020-07-15 02:55:15, 2022-06-25 09:40:55], freq=Y ) print(Peri

เพื่อแปลง PeriodIndex object เป็น Timestamp ให้ใช้เมธอด PeriodIndex.to_timestamp() ขั้นตอนตัวอย่าง import pandas as pd # สร้าง PeriodIndex object (freq=Y = รายปี) periodIndex = pd.PeriodIndex( [2021-09-25 07:30:35, 2019-10-30 04:15:45, 2020-07-15 02:55:15, 2022-06-25 09:40:55], freq=Y ) p

เพื่อจัดรูปแบบการแสดงสตริง (string representation) ของ PeriodIndex object ให้ใช้เมธอด periodIndex.strftime() ระบุตัวกำหนดรูปแบบ (format specifiers) เป็นอาร์กิวเมนต์ ขั้นตอนตัวอย่าง import pandas as pd # สร้าง PeriodIndex object (freq=Y = รายปี) periodIndex = pd.PeriodIndex( [2021-09-25 07:30:3

เพื่อแปลง PeriodIndex object เป็น Timestamp ให้ใช้เมธอด PeriodIndex.to_timestamp() ตั้งค่าความถี่ด้วยพารามิเตอร์ freq ขั้นตอนตัวอย่าง import pandas as pd # สร้าง PeriodIndex object (freq=Y = รายปี) periodIndex = pd.PeriodIndex( [2021-09-25 07:30:35, 2019-10-30 04:15:45, 2020-07-15 02:55:15, 20

เพื่อสร้าง DateOffset และเพิ่มวันที่ใน Pandas ให้ใช้เมธอด DateOffset() ระบุค่าเพิ่มเป็นอาร์กิวเมนต์ ขั้นตอนตัวอย่าง from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd # สร้าง Timestamp timestamp = pd.Timestamp(2021-09-11 02:30:55) print(Timestamp...\n, timestamp) # DateOffset เพิ่ม

เพื่อคืนค่าความถี่ (frequency) ที่ใช้กับ DateOffset object เป็นสตริง ให้ใช้คุณสมบัติ offset.freqstr ใน Pandas ขั้นตอนตัวอย่าง from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd # สร้าง Timestamp timestamp = pd.Timestamp(2021-08-30 02:30:55) print(Timestamp...\n, timestamp) # สร้าง

เพื่อคืนค่าจุดกึ่งกลาง (midpoint) ของ Interval (ช่วง) ให้ใช้คุณสมบัติ interval.mid ขั้นตอนตัวอย่าง import pandas as pd # สร้างช่วงเปิดทั้งสองข้าง interval = pd.Interval(5, 20, closed=neither) print(Interval...\n, interval) print(\nความยาวช่วง...\n, interval.length) print(\nขอบซ้าย...\n, interval.

เพื่อตรวจสอบว่า Interval (ช่วง) เปิดทางด้านซ้าย (open left) หรือไม่ ให้ใช้คุณสมบัติ interval.open_left หลักการ ช่วงเปิด (open interval) ตั้งค่าด้วย closed=neither ไม่รวมจุดปลายทั้งสองข้าง เช่น (0, 5) หมายถึง 0 < x < 5 ขั้นตอนตัวอย่าง import pandas as pd # สร้างช่วงเปิดทั้งสองข้าง interval =

เพื่อตรวจสอบว่า Interval (ช่วง) เปิดทางด้านขวา (open right) หรือไม่ ให้ใช้คุณสมบัติ interval.open_right หลักการ ช่วงเปิด (open interval) ตั้งค่าด้วย closed=neither ไม่รวมจุดปลายทั้งสองข้าง เช่น ช่วง (0, 5) หมายถึง 0 < x < 5 ขั้นตอนตัวอย่าง import pandas as pd # สร้างช่วงเปิดทั้งสองข้าง inte

เพื่อตรวจสอบว่าสองออบเจกต์ Interval (ช่วง) ทับซ้อนกันหรือไม่ ให้ใช้เมธอด overlaps() หลักการ ช่วงสองช่วงทับซ้อนกันหากแบ่งปันจุดร่วม รวมถึงปลายปิด ช่วงที่มีเพียงปลายเปิดร่วมกันไม่ถือว่าทับซ้อน ขั้นตอนตัวอย่าง import pandas as pd # สร้างสอง Interval objects (ค่าเริ่มต้น closed=right คือ เปิดซ้าย ปิด

เพื่อตรวจสอบว่าสองออบเจกต์ Interval (ช่วง) ที่มีปลายปิด (closed endpoints) ร่วมกันทับซ้อน (overlap) หรือไม่ ให้ใช้เมธอด overlaps() หลักการ ช่วงสองช่วงทับซ้อนกันหากแบ่งปันจุดร่วม รวมถึงปลายปิด ช่วงที่มีเพียงปลายเปิดร่วมกันไม่ถือว่าทับซ้อน ขั้นตอนตัวอย่าง import pandas as pd # สร้างสอง Interval obj

เพื่อคืนค่าจำนวนแนนอวินาที (nanoseconds) ใน DateOffset object ให้ใช้คุณสมบัติ offset.nanos ใน Pandas ขั้นตอนตัวอย่าง from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd # สร้าง Timestamp timestamp = pd.Timestamp(2021-08-30 03:08:02.000045) print(Timestamp...\n, timestamp) # สร้าง

เพื่อคืนค่าความถี่ (frequency) ที่ใช้กับ DateOffset object ให้ใช้คุณสมบัติ offset.freqstr ใน Pandas ขั้นตอนตัวอย่าง from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd # สร้าง Timestamp timestamp = pd.Timestamp(2021-09-26 03:25:02.000045) print(Timestamp...\n, timestamp) # สร้าง

เพื่อคืนค่าชื่อความถี่ (frequency name) ที่ใช้กับ offset object ให้ใช้คุณสมบัติ offset.name ใน Pandas ขั้นตอนตัวอย่าง from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd # สร้าง Timestamp timestamp = pd.Timestamp(2021-09-26 03:25:02.000045) print(Timestamp...\n, timestamp) # สร้า

เพื่อตรวจสอบว่า DateOffset ถูกปรับปกติ (normalized) หรือไม่ ให้ใช้คุณสมบัติ offset.normalize ใน Pandas ขั้นตอนตัวอย่าง from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd # สร้าง Timestamp timestamp = pd.Timestamp(2021-09-26 03:25:02.000045) print(Timestamp...\n, timestamp) # สร้าง