Python | Панды DatetimeIndex.to_series ()
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.to_series() function create a Series with both index and values equal to the index keys useful with map for returning an indexer based on an index.
Syntax: DatetimeIndex.to_series(keep_tz=False, index=None, name=None)
Parameters :
keep_tz : return the data keeping the timezone
index : index of resulting Series. If None, defaults to original index
name : name of resulting Series. If None, defaults to name of original indexReturn : Series
Example #1: Use DatetimeIndex.to_series() function to create a series object from the given DatetimeIndex object. Also set the value of index for the series.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the DatetimeIndex# Here "S" represents secondly frequency didx = pd.DatetimeIndex(start ="2018-11-15 09:45:10", freq ="S", periods = 5) # Print the DatetimeIndexprint(didx) |
Выход :
Now we want to construct a series out of the DatetimeIndex object.
# construct the seriesdidx.to_series(index =["A", "B", "C", "D", "E"]) |
Output :
As we can see in the output, the function has returned a series object constructed from the didx DatetimeIndex object.
Example #2: Use DatetimeIndex.to_series() function to create a series object from the given DatetimeIndex object. Also set the value of index for the series.
# 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 construct a series out of the DatetimeIndex object.
# construct the seriesdidx.to_series(index =["First", "Second", "Third", "Fourth", "Fifth"]) |
Выход :
Как видно из выходных данных, функция вернула объект серии, созданный из объекта didx DatetimeIndex.
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.