Python | Панды DatetimeIndex.month_name ()
Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.
Pandas DatetimeIndex.month_name() function return the month names of the DateTimeIndex with specified locale. The default locale is None in which case the names are returned in English language.
Syntax: DatetimeIndex.month_name(locale=None)
Parameters :
locale : locale determining the language in which to return the month nameReturn : Index of month names
Example #1: Use DatetimeIndex.month_name() function to return the month name of each entry in the DatetimeIndex object. Return the names of the month in French locale
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the DatetimeIndex# Here "Q" represents quarterly frequency didx = pd.DatetimeIndex(start ="2018-11-15 09:45:10", freq ="Q", periods = 5) # Print the DatetimeIndexprint(didx) |
Выход :
Now we want to return the names of the month in French locale.
# return the names of the month in Frenchdidx.month_name(locale ="French") |
Output :
As we can see in the output, the function has returned an Index object containing the names of the month in French.
Example #2: Use DatetimeIndex.month_name() function to return the month name of each entry in the DatetimeIndex object. Return the names of the month in German locale
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the DatetimeIndex# Here "M" represents monthly frequency didx = pd.DatetimeIndex(start ="2015-03-02", freq ="M", periods = 5) # Print the DatetimeIndexprint(didx) |
Выход :
Now we want to return the names of the month in German locale.
# return the names of the month in Germandidx.month_name(locale ="German") |
Выход :
Как видно из выходных данных, функция вернула объект Index, содержащий названия месяцев в немецком языке.
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.