Python | 熊猫 DatetimeIndex.normalize()

简介

DatetimeIndex.normalize()是一个Pandas时间序列工具，用于将DateTimeIndex中的所有时间戳都设为午夜（0小时）。这个方法可以使时间序列数据更规范化，并且对于仅与日期相关的数据分析非常有用。

用法

DatetimeIndex.normalize()非常容易使用。首先从Pandas中导入DateTimeIndex，然后创建一个DateTimeIndex对象，最后调用normalize()方法。

import pandas as pd

# 创建一个DateTimeIndex对象
date_rng = pd.date_range(start='1/8/2020', end='1/10/2020', freq='H')
dt_index = pd.DatetimeIndex(date_rng)

# 将时间戳规范化为午夜
dt_index.normalize()

运行结果将如下：

DatetimeIndex(['2020-01-08', '2020-01-08', '2020-01-08', '2020-01-08',
               '2020-01-08', '2020-01-08', '2020-01-08', '2020-01-09',
               '2020-01-09', '2020-01-09', '2020-01-09', '2020-01-09',
               '2020-01-09', '2020-01-09', '2020-01-10', '2020-01-10'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

从结果可以看出，所有的时间戳都被规范化为午夜 (0小时)，并且DatetimeIndex的频率变为None。

总结

DatetimeIndex.normalize()是一个非常有用的Pandas时间序列工具，可以规范化时间序列数据，使其更易于分析。此外，由于这个方法默认对于DateTimeIndex对象的所有数据进行标准化，因此可以非常方便地批量处理大量在日期上有限度的数据。