Python | Панды DatetimeIndex.strftime ()
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.strftime() function convert to Index using specified date_format. The function return an Index of formatted strings specified by date_format, which supports the same string format as the python standard library.
Syntax: DatetimeIndex.strftime(date_format)
Parameters :
date_format : Date format string (e.g. “%Y-%m-%d”).Return : Index of formatted strings
Example #1: Use DatetimeIndex.strftime() function to convert the given DatetimeIndex object to the specified format.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the DatetimeIndex# Here "Q" represents quarter end frequency didx = pd.DatetimeIndex(start ="2000-01-15 08:00", freq ="Q", periods = 4, tz ="Asia/Calcutta") # Print the DatetimeIndexprint(didx) |
Выход :
Now we want to convert the given DatetimeIndex object to ("%B %d, %Y, %r") format.
# change the datetime format.didx.strftime("% B % d, % Y, % r") |
Output :
As we can see in the output, the function has changed the format of the DatetimeIndex object to the desired format.
Example #2: Use DatetimeIndex.strftime() function to convert the given DatetimeIndex object to the specified format.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the DatetimeIndex# Here "MS" represents month start frequency didx = pd.date_range(pd.Timestamp("2000-01-15 08:00"), periods = 5, freq ="MS") # Print the DatetimeIndexprint(didx) |
Выход :
Now we want to convert the given DatetimeIndex object to ("%B %Y, %r") format.
# change the datetime format.didx.strftime("% B % Y, % r") |
Выход :
Как видно из вывода, функция изменила формат объекта DatetimeIndex на желаемый формат.
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.