Python酷库之旅-第三方库Pandas(146)

技术文档

一、用法精讲

661、pandas.Timestamp.value属性

661-1、语法

661-2、参数

661-3、功能

661-4、返回值

661-5、说明

661-6、用法

661-6-1、数据准备

661-6-2、代码示例

661-6-3、结果输出

662、pandas.Timestamp.week属性

662-1、语法

662-2、参数

662-3、功能

662-4、返回值

662-5、说明

662-6、用法

662-6-1、数据准备

662-6-2、代码示例

662-6-3、结果输出

663、pandas.Timestamp.weekofyear属性

663-1、语法

663-2、参数

663-3、功能

663-4、返回值

663-5、说明

663-6、用法

663-6-1、数据准备

663-6-2、代码示例

663-6-3、结果输出

664、pandas.Timestamp.year属性

664-1、语法

664-2、参数

664-3、功能

664-4、返回值

664-5、说明

664-6、用法

664-6-1、数据准备

664-6-2、代码示例

664-6-3、结果输出

665、pandas.Timestamp.as_unit方法

665-1、语法

665-2、参数

665-3、功能

665-4、返回值

665-5、说明

665-6、用法

665-6-1、数据准备

665-6-2、代码示例

665-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

661、pandas.Timestamp.value属性

661-1、语法

# 661、pandas.Timestamp.value属性pandas.Timestamp.value

661-2、参数

无

661-3、功能

用于返回时间戳对应的纳秒级别的整数值，这对于处理时间数据，特别是在需要进行时间计算的场景中非常有用。

661-4、返回值

返回一个整数，表示自Unix纪元以来的纳秒数。

661-5、说明

无

661-6、用法

661-6-1、数据准备

无

661-6-2、代码示例

# 661、pandas.Timestamp.value属性import pandas as pd# 创建一个Timestamp对象timestamp = pd.Timestamp(\'2024-10-13 21:53:56\')# 获取其对应的纳秒值nanoseconds = timestamp.valueprint(f\'The Timestamp is: {timestamp}\')print(f\'The number of nanoseconds since Unix epoch: {nanoseconds}\')

661-6-3、结果输出

# 661、pandas.Timestamp.value属性# The Timestamp is: 2024-10-13 21:53:56# The number of nanoseconds since Unix epoch: 1728856436000000000

662、pandas.Timestamp.week属性

662-1、语法

# 662、pandas.Timestamp.week属性pandas.Timestamp.weekReturn the week number of the year.Returns:int

662-2、参数

无

662-3、功能

用于获取时间戳所在年份的第几周。

662-4、返回值

返回一个整数，表示这一年份的第几周，按照ISO 8601标准计算。

662-5、说明

无

662-6、用法

662-6-1、数据准备

无

662-6-2、代码示例

# 662、pandas.Timestamp.week属性import pandas as pd# 创建一个Timestamp对象timestamp = pd.Timestamp(\'2024-10-13\')# 获取该时间戳所在的周数week_number = timestamp.weekprint(f\'The Timestamp is: {timestamp}\')print(f\'The week number of the year is: {week_number}\')

662-6-3、结果输出

# 662、pandas.Timestamp.week属性# The Timestamp is: 2024-10-13 00:00:00# The week number of the year is: 41

663、pandas.Timestamp.weekofyear属性

663-1、语法

# 663、pandas.Timestamp.weekofyear属性pandas.Timestamp.weekofyearReturn the week number of the year.Returns:int

663-2、参数

无

663-3、功能

一个已经被弃用的属性，用于获取时间戳在一年中的周数。虽然它在较早的版本中可用，但建议使用pandas.Timestamp.isocalendar()方法来获取更准确的信息。

663-4、返回值

返回时间戳在一年中的周数。

663-5、说明

无

663-6、用法

663-6-1、数据准备

无

663-6-2、代码示例

# 663、pandas.Timestamp.weekofyear属性import pandas as pd# 创建一个Timestamp对象timestamp = pd.Timestamp(\'2024-10-13\')# 获取该时间戳的ISO年、周和周的一天iso_calendar = timestamp.isocalendar() # 返回一个元组 (year, week, weekday)# 获取周数week_of_year = iso_calendar[1]print(f\'The Timestamp is: {timestamp}\')print(f\'The week number of the year is: {week_of_year}\')

663-6-3、结果输出

# 663、pandas.Timestamp.weekofyear属性# The Timestamp is: 2024-10-13 00:00:00# The week number of the year is: 41

664、pandas.Timestamp.year属性

664-1、语法

# 664、pandas.Timestamp.year属性pandas.Timestamp.year

664-2、参数

无

664-3、功能

用于获取Timestamp对象对应的年份，它的功能是提取时间戳表示日期的年份部分。

664-4、返回值

返回一个整数，表示年份。

664-5、说明

无

664-6、用法

664-6-1、数据准备

无

664-6-2、代码示例

# 664、pandas.Timestamp.year属性import pandas as pd# 创建一个Timestamp对象ts = pd.Timestamp(\'2024-10-13 22:06:00\')# 获取年份year = ts.yearprint(year)

664-6-3、结果输出

# 664、pandas.Timestamp.year属性# 2024

665、pandas.Timestamp.as_unit方法

665-1、语法

# 665、pandas.Timestamp.as_unit方法pandas.Timestamp.as_unit(unit, round_ok=True)Convert the underlying int64 representaton to the given unit.Parameters:unit{“ns”, “us”, “ms”, “s”}round_okbool, default TrueIf False and the conversion requires rounding, raise.Returns:Timestamp

665-2、参数

665-2-1、unit(必须)：字符串，指定所需的时间单位，支持的单位包括 \'s\'(秒),\'ms\'(毫秒), \'us\'(微秒)和\'ns\'(纳秒)。

665-2-2、round_ok(可选，默认值为True)：布尔值，指定是否允许四舍五入，当为True时，如果Timestamp无法精确地转换为指定的单位，会自动进行四舍五入；如果为False，则抛出一个误差超过容差范围的异常。

665-3、功能

将Timestamp对象转换为指定的时间单位，使之可以更方便地进行时间单位的精确操作，例如对不同时间单位间进行转换和比较。

665-4、返回值

返回一个新的Timestamp对象，这个对象表示转换为指定时间单位后的时间戳。

665-5、说明

无

665-6、用法

665-6-1、数据准备

无

665-6-2、代码示例

# 665、pandas.Timestamp.as_unit方法import pandas as pd# 创建一个Timestamp对象timestamp = pd.Timestamp(\'2024-10-13 22:16:56.789123456\')# 转换为秒timestamp_sec = timestamp.as_unit(\'s\')print(timestamp_sec)# 转换为毫秒timestamp_ms = timestamp.as_unit(\'ms\')print(timestamp_ms)

665-6-3、结果输出

# 665、pandas.Timestamp.as_unit方法# 2024-10-13 22:16:56# 2024-10-13 22:16:56.789000