periodIndex ऑब्जेक्ट से दिनांक की तिमाही प्रदर्शित करने के लिए, PeriodIndex. तिमाही का उपयोग करें संपत्ति। 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

periodIndex ऑब्जेक्ट से अवधि के सेकंड प्राप्त करने के लिए, PeriodIndex.second का उपयोग करें संपत्ति। 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

periodIndex ऑब्जेक्ट से अवधि का सप्ताह प्राप्त करने के लिए, PeriodIndex.week का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक पीरियोडइंडेक्स ऑब्जेक्ट बनाएं:- periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2

periodIndex ऑब्जेक्ट से सप्ताह का दिन प्राप्त करने के लिए, PeriodIndex.weekday का उपयोग करें संपत्ति। 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

periodIndex ऑब्जेक्ट से वर्ष प्राप्त करने के लिए, PeriodIndex.year . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक पीरियडइंडेक्स ऑब्जेक्ट बनाएं। हमने freq पैरामीटर का उपयोग करके आवृत्ति सेट की है - periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35&

periodArray को निर्दिष्ट आवृत्ति में बदलने के लिए, periodIndex.asfreq() . का उपयोग करें विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक पीरियोडइंडेक्स ऑब्जेक्ट बनाएं - periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '2020-07

periodIndex ऑब्जेक्ट को टाइमस्टैम्प में बदलने के लिए, PeriodIndex.to_timestamp() का उपयोग करें विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक पीरियोडइंडेक्स ऑब्जेक्ट बनाएं - periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45', '

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

periodIndex ऑब्जेक्ट को टाइमस्टैम्प में बदलने के लिए, PeriodIndex.to_timestamp() का उपयोग करें तरीका। आवृत्ति . का उपयोग करके आवृत्ति सेट करें पैरामीटर। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd एक पीरियडइंडेक्स ऑब्जेक्ट बनाएं। periodIndex एक अपरिवर्तनीय ndarray है जो समय मे

डेटऑफ़सेट बनाने के लिए, DateOffset() . का उपयोग करें पंडों में विधि। वृद्धि मान को तर्क के रूप में सेट करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - pandas.tseries.offsets से dateOffsetimport pandas को pd के रूप में आयात करें पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट सेट करें - टाइमस्टैम्प =pd.Timestamp

दिए गए DateOffset ऑब्जेक्ट पर एक स्ट्रिंग के रूप में लागू आवृत्ति को वापस करने के लिए, offset.freqstr का उपयोग करें पंडों में संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट सेट करें - timestamp

अंतराल के मध्य बिंदु को वापस करने के लिए, interval.mid . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd न तो मान के साथ बंद पैरामीटर का उपयोग करके खुला अंतराल सेट करें। एक खुला अंतराल (गणित में वर्ग कोष्ठक द्वारा दर्शाया गया है) में इसके समापन बिंदु नहीं होत

यह जांचने के लिए कि क्या अंतराल बाईं ओर खुला है, interval.open_left . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd न तो मान के साथ बंद पैरामीटर का उपयोग करके खुला अंतराल सेट करें। एक खुला अंतराल (गणित में वर्ग कोष्ठक द्वारा दर्शाया गया है) में इसके समापन ब

यह जांचने के लिए कि क्या अंतराल दाईं ओर खुला है, interval.open_right . का उपयोग करें संपत्ति। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd न तो मान के साथ बंद पैरामीटर का उपयोग करके खुला अंतराल सेट करें। एक खुला अंतराल (गणित में वर्ग कोष्ठक द्वारा दर्शाया गया है) में इसके समापन

यह जाँचने के लिए कि क्या दो इंटरवल ऑब्जेक्ट ओवरलैप करते हैं, ओवरलैप () . का उपयोग करें तरीका। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd दो अंतराल ओवरलैप होते हैं यदि वे एक सामान्य बिंदु साझा करते हैं, जिसमें बंद समापन बिंदु भी शामिल हैं। अंतराल जिनमें केवल एक खुला समापन बिंदु

यह जाँचने के लिए कि बंद समापन बिंदुओं को साझा करने वाले दो अंतराल ऑब्जेक्ट ओवरलैप करते हैं या नहीं, ओवरलैप () . का उपयोग करें विधि। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - import pandas as pd दो अंतराल ओवरलैप होते हैं यदि वे एक सामान्य बिंदु साझा करते हैं, जिसमें बंद समापन बिंदु भी शामिल हैं।

दिए गए DateOffset ऑब्जेक्ट में नैनोसेकंड की संख्या वापस करने के लिए, पंडों में ऑफ़सेट.नैनोस प्रॉपर्टी का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट सेट करें - timestamp = pd.Timestamp(

दिए गए DateOffset ऑब्जेक्ट पर लागू फ़्रीक्वेंसी वापस करने के लिए, पंडों में ऑफ़सेट.freqstr का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट सेट करें - timestamp = pd.Timestamp('2021-09

ऑफ़सेट ऑब्जेक्ट पर लागू फ़्रीक्वेंसी का नाम वापस करने के लिए, पंडों में ऑफ़सेट.नाम प्रॉपर्टी का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट सेट करें - timestamp = pd.Timestamp('2021-

यह जाँचने के लिए कि डेटऑफ़ सेट मान को सामान्य किया गया है या नहीं, पंडों में ऑफ़सेट.नॉर्मलाइज़ प्रॉपर्टी का उपयोग करें। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें - from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd पंडों में टाइमस्टैम्प ऑब्जेक्ट सेट करें - timestamp = pd.Timestamp(