pandas 0.23 - TimedeltaIndex[source]

pandas.TimedeltaIndex




pandas

pandas.TimedeltaIndex

class pandas.TimedeltaIndex [source]

समय-समय पर आंतरिक रूप से प्रतिनिधित्व किया, टाइमडेल्टा64 डेटा की अपरिवर्तनीय डाररे

पैरामीटर:

डेटा : सरणी की तरह (1-आयामी), वैकल्पिक

सूचकांक के साथ निर्माण करने के लिए वैकल्पिक समयबद्धता जैसा डेटा

इकाई: arg की इकाई (D, h, m, s, ms, us, ns) इकाई को निरूपित करती है, वैकल्पिक

जो एक पूर्णांक / फ्लोट संख्या है

freq: सूचकांक के लिए एक आवृत्ति, वैकल्पिक

कॉपी : बूल

इनपुट ndarray की एक प्रति बनाएँ

शुरू : मूल्य, समयबद्धता की तरह, वैकल्पिक

यदि डेटा कोई नहीं है, तो प्रारंभ का उपयोग नियमित टाइमडेलटा डेटा बनाने में प्रारंभ बिंदु के रूप में किया जाता है।

अवधि : इंट, वैकल्पिक,> 0

अनुक्रमणिका उत्पन्न करने के लिए, अवधियों की संख्या। अंत तर्क पर पूर्वता लेता है

अंत : अंत समय, समयबद्धता की तरह, वैकल्पिक

यदि पीरियड्स कोई नहीं है, तो उत्पन्न इंडेक्स पहले अनुरूप समय पर या केवल पिछले एंड तर्क तक विस्तारित होगा

बंद : स्ट्रिंग या कोई नहीं, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

दिए गए फ्रिक्वेंसी के संबंध में अंतराल को 'लेफ्ट', 'राइट' या दोनों साइड (कोई नहीं) के साथ बंद करें।

नाम : वस्तु

सूचकांक में संग्रहित होने वाला नाम

यह भी देखें

Index
आधार पांडा सूचकांक प्रकार
Timedelta
दो तिथियों या समय के बीच की अवधि का प्रतिनिधित्व करता है।
DatetimeIndex
डेटाटाइम 64 का सूचकांक
PeriodIndex
अवधि डेटा का सूचकांक

टिप्पणियाँ

आवृत्ति के तार के बारे में अधिक जानने के लिए, कृपया इस लिंक को देखें।

गुण

days प्रत्येक तत्व के लिए दिनों की संख्या।
seconds प्रत्येक तत्व के लिए सेकंड की संख्या (> = 0 और 1 दिन से कम)।
microseconds प्रत्येक तत्व के लिए माइक्रोसेकंड (> = 0 और 1 सेकंड से कम) की संख्या।
nanoseconds प्रत्येक तत्व के लिए नैनोसेकंड (> = 0 और 1 माइक्रोसेकंड से कम) की संख्या।
components Timedeltas के घटकों (दिन, घंटे, मिनट, सेकंड, मिलीसेकंड, माइक्रोसेकंड, नैनोसेकंड) का एक डेटाफ्रेम लौटाएं।
inferred_freq एक आवृत्ति अनुमान का प्रतिनिधित्व करते हुए एक स्ट्रिंग को वापस करने की कोशिश करता है, जो infer_freq द्वारा उत्पन्न होता है।

तरीके

to_pytimedelta () डेटाटाइमडिमेन्डेल्टा ऑब्जेक्ट्स के ऑब्जेक्ट ndarray के रूप में TimedeltaIndex पर लौटें
to_series ([सूचकांक, नाम]) इंडेक्स के आधार पर इंडेक्सर को वापस करने के लिए मैप के साथ उपयोगी इंडेक्स कुंजी के बराबर इंडेक्स और वैल्यू दोनों के साथ एक श्रृंखला बनाएं
round (फ्रीक, * आर्ग्स, ** क्वार्ग्स) निर्दिष्ट freq को डेटा दौर।
floor (फ़्रीक) निर्दिष्ट freq में डेटा फ़्लोर करें।
ceil (फ्रीक) निर्दिष्ट freq में डेटा को सीवन करें।
to_frame ([सूचकांक]) इंडेक्स वाले कॉलम के साथ एक डाटाफ्रेम बनाएं।