PeriodIndex ऑब्जेक्ट को टाइमस्टैम्प में बदलें और आवृत्ति सेट करें
Pandas में PeriodIndex.to_timestamp() विधि का उपयोग करके PeriodIndex ऑब्जेक्ट को टाइमस्टैम्प (DatetimeIndex) में बदला जा सकता है। freq पैरामीटर से लक्ष्य आवृत्ति निर्दिष्ट करें।
आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import pandas as pd
PeriodIndex ऑब्जेक्ट बनाएँ
freq="Y" से वार्षिक आवृत्ति सेट करें:
periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2020-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="Y")
PeriodIndex ऑब्जेक्ट प्रदर्शित करें
print("PeriodIndex...\n", periodIndex)
टाइमस्टैम्प में बदलें (मासिक आवृत्ति के साथ)
print("\nPeriodIndex object to timestamp...\n", periodIndex.to_timestamp(freq='M'))
पूर्ण उदाहरण
import pandas as pd
# PeriodIndex ऑब्जेक्ट बनाएँ
periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2020-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="Y")
# PeriodIndex प्रदर्शित करें
print("PeriodIndex...\n", periodIndex)
# PeriodIndex आवृत्ति प्रदर्शित करें
print("\nPeriodIndex frequency object...\n", periodIndex.freq)
# PeriodIndex आवृत्ति स्ट्रिंग के रूप में
print("\nPeriodIndex frequency object as a string...\n", periodIndex.freqstr)
# टाइमस्टैम्प में बदलें (मासिक आवृत्ति)
print("\nPeriodIndex object to timestamp...\n", periodIndex.to_timestamp(freq='M'))
आउटपुट
PeriodIndex...
PeriodIndex(['2021', '2019', '2020', '2022'], dtype='period[A-DEC]')
PeriodIndex frequency object...
<YearEnd: month=12>
PeriodIndex frequency object as a string...
A-DEC
PeriodIndex object to timestamp...
DatetimeIndex(['2021-01-31', '2019-01-31', '2020-01-31', '2022-01-31'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
व्याख्या
- मूल डेटा में पूर्ण दिनांक-समय हैं, लेकिन
freq="Y"केवल वर्ष रखता है to_timestamp(freq='M')प्रत्येक वर्ष को उस वर्ष के अंतिम महीने (जनवरी) के अंत में बदलता हैA-DECका अर्थ है वार्षिक आवृत्ति जो दिसंबर में समाप्त होती है- परिणाम
DatetimeIndexहै
आवृत्ति पैरामीटर विकल्प
# वर्ष की शुरुआत
periodIndex.to_timestamp(freq='AS-JAN')
# तिमाही की शुरुआत
periodIndex.to_timestamp(freq='QS')
# महीने की शुरुआत
periodIndex.to_timestamp(freq='MS')