Python|熊猫 DatetimeIndex.floor()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas DatetimeIndex.floor()函数将数据下限到指定的频率。该函数将目标频率作为输入。它返回一个新的 DatetimeIndex 对象。

Syntax: DatetimeIndex.floor(freq)

Parameters :
freq : The frequency level to floor the index to. Must be a fixed frequency like ‘S’ (second) not ‘ME’ (month end).

Return : Index of the same type for a DatetimeIndex or TimedeltaIndex, or a Series with the same index for a Series.

示例 #1：使用DatetimeIndex.floor()函数将 DatetimeIndex 对象的数据降低到指定的频率。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the DatetimeIndex
# Here 'S' represents secondly frequency 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2000-01-15 08:00', freq ='S', periods = 4)
  
# Print the DatetimeIndex
print(didx)

输出 ：

现在我们要将 DatetimeIndex 对象的基于秒的频率降低到基于分钟的频率

# convert to the passed frequency
# 'T' represents minute based frequency
didx.floor('T')

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样，该函数已将 DatetimeIndex 对象的值降低到所需的频率。示例 #2：使用DatetimeIndex.floor()函数将 DatetimeIndex 对象的数据下限到指定的频率。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the DatetimeIndex
# Here 'T' represents minutely frequency 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2000-01-15 08:00', freq ='T', periods = 4)
  
# Print the DatetimeIndex
print(didx)

输出 ：

现在我们想将 DatetimeIndex 对象的基于分钟的频率降低到基于小时的频率

# floor minute based frequency to hour based frequency
didx.floor('H')

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样，该函数已将 DatetimeIndex 对象的值降低到所需的频率。