ในการสร้าง IntervalArray จากทูเพิลที่มีลักษณะคล้ายอาร์เรย์ ให้ใช้ pandas.arrays.IntervalArray.from_tuples() วิธีการ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง IntervalArray ใหม่จากสิ่งอันดับเหมือนอาร์เรย์:− array = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 25),(15, 70)]) แสดง int

ในการแปลงการประทับเวลาที่กำหนดเป็นช่วงเวลา ให้ใช้ timestamp.to_period() กระบวนการ. ภายในนั้น ตั้งค่าความถี่โดยใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ตั้งค่าวัตถุประทับเวลาใน Pandas timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624') ตอนนี้แปลงกา

ในการแปลงการประทับเวลาที่กำหนดเป็นช่วงเวลา ให้ใช้ timestamp.to_period() กระบวนการ. ภายในนั้น ตั้งค่าความถี่โดยใช้ ความถี่ พารามิเตอร์. สำหรับความถี่แบบนาที ให้ตั้งความถี่เป็น T ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - นำเข้าแพนด้าเป็น pd สร้างวัตถุประทับเวลา ประทับเวลา =pd.Timestamp(2021, 9, 6, 11, 50, 20

ในการแปลงการประทับเวลาที่กำหนดเป็นช่วงเวลา ให้ใช้ timestamp.to_period() กระบวนการ. ภายในนั้น ตั้งค่าความถี่โดยใช้พารามิเตอร์ความถี่ สำหรับความถี่รายสัปดาห์ ให้ตั้งความถี่เป็น W ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างวัตถุประทับเวลาใน Pandas timestamp = pd.Timestamp(2021, 9, 18,

ในการแปลงการประทับเวลาที่กำหนดเป็นช่วงเวลา ให้ใช้ timestamp.to_period() กระบวนการ. ภายในนั้น ตั้งค่าความถี่โดยใช้ ความถี่ พารามิเตอร์. สำหรับความถี่รายเดือน ให้ตั้งความถี่เป็น M ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ตั้งค่าวัตถุประทับเวลาใน Pandas timestamp = pd.Timestamp(2021, 9, 1

ในการตรวจสอบว่าวัตถุดัชนีทั้งสองมีแอตทริบิวต์และประเภทวัตถุที่คล้ายกันหรือไม่ ให้ใช้ index1.identical(index2) วิธีการ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี Pandas1 และ index2 - index1 = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) index2 = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) แสดงดัชนี1แ

ในการแปลงการประทับเวลาที่กำหนดเป็นช่วงเวลา ให้ใช้ timestamp.to_period() กระบวนการ. ภายในนั้น ตั้งค่าความถี่โดยใช้ ความถี่ พารามิเตอร์. สำหรับความถี่รายไตรมาส ให้ตั้งความถี่เป็น Q ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างวัตถุประทับเวลาใน Pandas timestamp = pd.Timestamp(2021, 9, 18

ในการแปลงการประทับเวลาที่กำหนดเป็นช่วงเวลา ให้ใช้ timestamp.to_period() กระบวนการ. ภายในนั้น ตั้งค่าความถี่โดยใช้ ความถี่ พารามิเตอร์. สำหรับความถี่รายชั่วโมง ให้ตั้งความถี่เป็น H ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างวัตถุประทับเวลาใน Pandas timestamp = pd.Timestamp(2021, 9, 1

ในการแปลงอ็อบเจ็กต์ Timestamp เป็นอ็อบเจ็กต์ Python datetime ดั้งเดิม ให้ใช้เมธอด timestamp.to_pydatetime() ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างวัตถุประทับเวลาใน Pandas timestamp = pd.Timestamp('2021-09-11T13:12:34.261811') แปลงการประทับเวลาเป็นอ็อบเจ็กต์วันที่และเว

รับวันที่และเวลาปัจจุบันจากวัตถุ Timestamp ใช้ timestamp.today() วิธีการ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd import datetime สร้างการประทับเวลาใน Pandas timestamp = pd.Timestamp(datetime.datetime(2021, 10, 10)) แสดงการประทับเวลา print("Timestamp: ", timestamp) รับวันท

ในการแทรกค่าดัชนีใหม่ในตำแหน่งเฉพาะ ให้ใช้ index.insert() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index(['Car','Bike','Airplane','Ship','Truck']) แสดงดัชนี - print("Pandas Index...\n",ind

หากต้องการคืนค่าลำดับเกรกอเรียนที่เป็นโรคประจำตัว ให้ใช้ timestamp.toordinal() กระบวนการ. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างวัตถุประทับเวลาใน Pandas timestamp = pd.Timestamp(2021, 9, 18, 11, 50, 20, 33) ส่งคืนลำดับเกรกอเรียนเป็นโรคประจำตัว ตัวอย่าง:วันที่ 1 มกราคม ของปี 1

แปลง Timestamp เป็นเขตเวลาอื่น ใช้ timestamp.tz_convert() . ตั้งค่าเขตเวลาเป็นพารามิเตอร์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างวัตถุประทับเวลาใน Pandas เราได้กำหนดเขตเวลาด้วย timestamp = pd.Timestamp('2021-10-14T15:12:34.261811624', tz='US/Eastern') แปลงเขตเวล

ในการแทรกค่าดัชนีใหม่ที่ดัชนีแรกจากค่าสุดท้าย ให้ใช้ index.insert() กระบวนการ. ตั้งค่าดัชนีสุดท้าย -1 และค่าที่จะแทรกเป็นพารามิเตอร์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index(['Car','Bike','Airplane','Ship','Truck&

ในการตรวจสอบว่าดัชนี Pandas ประกอบด้วยบูลีนเท่านั้นหรือไม่ ให้ใช้ index.is_boolean() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี Pandas index = pd.Index([True, True, False, False, True, True, True]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index...\n",in

หากต้องการแปลง Timestamp ที่ไร้เดียงสาเป็นเขตเวลาท้องถิ่น ให้ใช้ timestamp.tz_locale() . ภายในนั้น ตั้งค่าเขตเวลาโดยใช้พารามิเตอร์ tz ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างการประทับเวลาที่ไร้เดียงสา timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624') เพิ่มเขต

ในการสร้างวันที่และเวลา UTC ที่ไร้เดียงสาจากการประทับเวลา POSIX ให้ใช้ timestamp.utcfromtimestamp() กระบวนการ. ส่งผ่าน POSIX เป็นอาร์กิวเมนต์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างการประทับเวลา timestamp = pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624') การสร้างวันที่แล

หากต้องการตรวจสอบว่าดัชนี Pandas เก็บข้อมูลที่เป็นหมวดหมู่หรือไม่ ให้ใช้ index.is_categorical() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนี Pandas โดยตั้งค่าประเภทเป็น หมวดหมู่ โดยใช้ astype() วิธีการ − index = pd.Index(["Electronics","Accessori

หากต้องการส่งคืน Timestamp ใหม่ที่แสดงวันและเวลา UTC ให้ใช้ timestamp.utcnow() กระบวนการ. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างการประทับเวลา timestamp = pd.Timestamp('2021-10-16T15:12:34.261811624', tz='UTC') การประทับเวลาใหม่พร้อมวันและเวลา UTC timestamp.u

หากต้องการตรวจสอบว่าดัชนี Pandas เป็นประเภทลอยหรือไม่ ให้ใช้ index.is_floating() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd การสร้างดัชนีนุ่น - index = pd.Index([5.7, 6.8, 10.5, 20.4, 25.6, 30.8, 40.5, 50.2]) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index...\n",index