Python | Pandas Timestamp.normalize

Timestamp.normalize() 是 Pandas 中的一个函数，提供了一种将时间戳对象（Timestamp）规范化为指定精度的方法。它可以用于确保时间戳对象的值仅精确到指定的时间单位，而不考虑较低精度的部分。

语法

Timestamp.normalize(self, *args, **kwargs)

参数

• args：用于指定精度的参数。支持以下几种方式：

  • months=0：将精度规范化为每个月。
  • years=0：将精度规范化为每年。

• kwargs：其他关键字参数

  • dayfirst=False：将日期格式中的‘日’部分放在前面。默认为 False。
  • yearfirst=False：将日期格式中的‘年’部分放在前面。默认为 False。

返回值

返回一个新的 Timestamp 对象，其值被规范化为指定的精度。不会修改原始的 Timestamp 对象。

示例

import pandas as pd

# 创建一个Timestamp对象
ts = pd.Timestamp('2022-01-15 12:34:56.789')

# 将精度规范化为每个月
normalized_month = ts.normalize(months=0)
print(normalized_month)
# Output: 2022-01-31 12:34:56.789000

# 将精度规范化为每年
normalized_year = ts.normalize(years=0)
print(normalized_year)
# Output: 2022-12-31 12:34:56.789000

在上面的示例中，我们首先创建了一个 Timestamp 对象 ts，然后使用 normalize() 函数将其精度分别规范化为每个月和每年。最后，我们打印了两个规范化后的 Timestamp 对象，以验证精度是否正确。

值得注意的是，规范化操作不会修改原始的 Timestamp 对象，而是返回一个具有指定精度的新对象。

这样，我们可以使用 Timestamp.normalize() 函数轻松地规范化 Pandas Timestamp 对象，以满足我们的需求。