पायथन पांडा - पीरियडइंडेक्स ऑब्जेक्ट के स्ट्रिंग प्रतिनिधित्व को प्रारूपित करें

periodIndex ऑब्जेक्ट के स्ट्रिंग प्रतिनिधित्व को प्रारूपित करने के लिए, periodIndex.strftime() का उपयोग करें तरीका। प्रारूप विनिर्देशकों को तर्क के रूप में सेट करें।

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import pandas as pd

एक पीरियडइंडेक्स ऑब्जेक्ट बनाएं। periodIndex एक अपरिवर्तनीय ndarray है जो नियमित समय को इंगित करने वाले क्रमिक मूल्यों को धारण करता है -

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")

पीरियडइंडेक्स ऑब्जेक्ट प्रदर्शित करें -

print("PeriodIndex...\n", periodIndex)

स्वरूपित परिणाम प्रदर्शित करें -

print("\nString representation (format with different directives)...\n",
periodIndex.strftime('%b. %d, %Y was a %A'))

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd

# Create a PeriodIndex object
# PeriodIndex is an immutable ndarray holding ordinal values indicating regular periods in time
# We have set the frequency using the "freq" parameter
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")

# Display PeriodIndex object
print("PeriodIndex...\n", periodIndex)

# Display PeriodIndex frequency
print("\nPeriodIndex frequency object...\n", periodIndex.freq)

# Display PeriodIndex frequency as string
print("\nPeriodIndex frequency object as a string...\n", periodIndex.freqstr)

# display the formatted result
print("\nString representation (format with different directives)...\n",
periodIndex.strftime('%b. %d, %Y was a %A'))

आउटपुट

यह निम्नलिखित कोड उत्पन्न करेगा -

PeriodIndex...
PeriodIndex(['2021', '2019', '2020', '2022'], dtype='period[A-DEC]')

PeriodIndex frequency object...
<YearEnd: month=12>

PeriodIndex frequency object as a string...
A-DEC

String representation (format with different directives)...
Index(['Dec. 31, 2021 was a Friday', 'Dec. 31, 2019 was a Tuesday', 'Dec. 31, 2020 was a Thursday', 'Dec. 31, 2022 was a Saturday'],
dtype='object')