Получить минуты с отметки времени в Pandas-Python
Pandas - это библиотека с открытым исходным кодом, созданная для языка Python. Он предлагает различные структуры данных и операции для управления числовыми данными и временными рядами.
Здесь давайте воспользуемся некоторыми методами, предоставляемыми pandas, для извлечения значения минуты из отметки времени.
Метод 1. Использование атрибута pandas.Timestamp.minute.
Этот атрибут панд может использоваться для извлечения минут из заданного объекта временной метки.
Пример1:
Давайте сначала создадим объект отметки времени ниже:
Python3
# import pandas libraryimport pandas as pd # create a Timestamp object time_stamp = pd.Timestamp(2020, 7, 20, 12, 41, 32, 15) # view the created time_stampprint(time_stamp) |
Выход:

In the above-created timestamp object, the minute’s value is “41”. Let’s extract this value using the Timestamp.minute attribute.
Python3
# display the value of minute from# the created timestamp objectprint(time_stamp.minute) |
Выход:

Пример 2:
Create a timestamp object:
Python3
# import pandas libraryimport pandas as pd # create a Timestamp object time_stamp = pd.Timestamp(2020, 7, 20) # view the created time_stampprint(time_stamp) |
Выход:

In the above-created timestamp object, the minute’s value is “0”. Let’s extract this value using the Timestamp.minute attribute.
Python3
# display the value of minute from# the created timestamp objectprint(time_stamp.minute) |
Выход:

Метод 2: Использование Series.dt.minute атрибут.
Теперь рассмотрим пример фрейма данных pandas с одним из столбцов, содержащим временные метки. В этом случае мы сначала использовали бы метод Series.dt для доступа к значениям серии как объект DateTime, а затем использовали бы атрибут минут для извлечения минут из объекта datetimes.
Example 1:
First, create a pandas dataframe:
Python3
# import pandas libraryimport pandas as pd # create a seriessr = pd.Series(["2020-7-20 12:41", "2020-7-20 12:42", "2020-7-20 12:43", "2020-7-20 12:44"]) # convert the series to datetimesr = pd.to_datetime(sr) # create a pandas dataframe with a# column having timestampsdf = pd.DataFrame(dict(time_stamps = sr)) # view the created dataframeprint(df) |
Выход:

Extracting the minute from each of the timestamp in the dataframe:
Python3
# extract minutes from time stamps and# add them as a separate columndf["minutes_from_timestamps"] = df["time_stamps"].dt.minute # view the updated dataframeprint(df) |
Выход:

Пример 2:
Create a pandas dataframe:
Python3
# import pandas libraryimport pandas as pd # create a seriessr = pd.Series(pd.date_range("2020-7-20 12:41", periods = 5, freq = "min")) # create a pandas dataframe with a# column having timestampsdf = pd.DataFrame(dict(time_stamps=sr)) # view the created dataframeprint(df) |
Выход:

Extracting the minute from each of the timestamp in the dataframe:
Python3
# extract minutes from time stamps and# add them as a separate columndf["minutes_from_timestamps"] = df["time_stamps"].dt.minute # view the updated dataframeprint(df) |
Выход:

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.