pandas.DatetimeIndex

classpandas.DatetimeIndex(data=None, freq=<no_default>, tz=<no_default>, normalize=<no_default>, closed=<no_default>, ambiguous='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, dtype=None, copy=False, name=None)[source]

Неизменяемый объект, подобный ndarray, содержащий данные datetime64.

Внутреннее представление — int64; значения могут быть преобразованы в объекты Timestamp, являющиеся подклассами datetime и содержащие метаданные.

Изменено в версии 2.0.0: Различные числовые атрибуты даты и времени (day, month, year и т. д.) теперь имеют тип данных int32. Ранее они имели тип данных int64.

Параметры:

data:array-like (1-dimensional)

Данные типа datetime для создания индекса.

freq:str or pandas offset object, optional

Одна из строковых меток смещения даты pandas или соответствующий объект. Можно передать строку ‘infer’, чтобы при создании задать частоту индекса, определённую автоматически.

tz:pytz.timezone or dateutil.tz.tzfile or datetime.tzinfo or str

Задаёт часовой пояс данных.

normalize:bool, default False

Нормализует начальную и конечную даты до полуночи перед созданием диапазона дат.

Устарело с версии 2.1.0.

closed:{‘left’, ‘right’}, optional

Определяет, включать ли start и end, расположенные на границе. По умолчанию граничные точки включаются с обоих концов.

Устарело с версии 2.1.0.

ambiguous:‘infer’, bool-ndarray, ‘NaT’, default ‘raise’

При переводе часов назад из-за перехода на летнее время могут возникнуть неоднозначные моменты времени. Например, в центральноевропейском времени (UTC+01), при переходе с 03:00 летнего времени на 02:00 стандартного времени местное время 02:30:00 наступает и в 00:30:00 UTC, и в 01:30:00 UTC. В такой ситуации параметр ambiguous определяет способ обработки неоднозначных моментов времени.

• ‘infer’ пытается определить часы осеннего перехода на зимнее время на основе порядка значений

• bool-ndarray, где True обозначает время летнего времени, а False — стандартное время (обратите внимание, что этот флаг применяется только к неоднозначным моментам времени)

• ‘NaT’ возвращает NaT для неоднозначных моментов времени

• ‘raise’ вызывает AmbiguousTimeError, если есть неоднозначные моменты времени.

dayfirst:bool, default False

Если True, даты в data разбираются в порядке «сначала день».

yearfirst:bool, default False

Если True, даты в data разбираются в порядке «сначала год».

dtype:numpy.dtype or DatetimeTZDtype or str, default None

Обратите внимание, что разрешён только тип данных NumPy datetime64[ns].

copy:bool, default False

Создаёт копию входного ndarray.

name:label, default None

Имя, сохраняемое в индексе.

Атрибуты

year	Год даты и времени.
month	Месяц: январь = 1, декабрь = 12.
day	День даты и времени.
hour	Часы даты и времени.
minute	Минуты даты и времени.
second	Секунды даты и времени.
microsecond	Микросекунды даты и времени.
nanosecond	Наносекунды даты и времени.
date	Возвращает массив NumPy с объектами datetime.date из Python.
time	Возвращает массив NumPy с объектами datetime.time.
timetz	Возвращает массив NumPy с объектами datetime.time, содержащими часовые пояса.
dayofyear	Порядковый номер дня в году.
day_of_year	Порядковый номер дня в году.
dayofweek	День недели: понедельник = 0, воскресенье = 6.
day_of_week	День недели: понедельник = 0, воскресенье = 6.
weekday	День недели: понедельник = 0, воскресенье = 6.
quarter	Квартал даты.
tz	Возвращает часовой пояс.
freqstr	Возвращает объект частоты в виде строки, если он задан, иначе None.
is_month_start	Показывает, является ли дата первым днём месяца.
is_month_end	Показывает, является ли дата последним днём месяца.
is_quarter_start	Показывает, является ли дата первым днём квартала.
is_quarter_end	Показывает, является ли дата последним днём квартала.
is_year_start	Показывает, является ли дата первым днём года.
is_year_end	Показывает, является ли дата последним днём года.
is_leap_year	Логический признак того, что дата приходится на високосный год.
inferred_freq	Пытается вернуть строку, представляющую частоту, определённую функцией infer_freq.

freq

Методы

normalize(*args, **kwargs)	Преобразует время к полуночи.
strftime(date_format)	Преобразует в Index с использованием указанного date_format.
snap([freq])	Округляет временные метки до ближайшего момента, соответствующего заданной частоте.
tz_convert(tz)	Преобразует часовой пояс массива/индекса Datetime с заданным часовым поясом в другой.
tz_localize(tz[, ambiguous, nonexistent])	Задаёт часовой пояс для массива/индекса Datetime без часового пояса.
round(*args, **kwargs)	Округляет данные с точностью до указанной частоты freq.
floor(*args, **kwargs)	Округляет данные вниз с точностью до указанной частоты freq.
ceil(*args, **kwargs)	Округляет данные вверх с точностью до указанной частоты freq.
to_period(*args, **kwargs)	Преобразует в PeriodArray/PeriodIndex с заданной частотой.
to_pydatetime(*args, **kwargs)	Возвращает ndarray с объектами datetime.datetime.
to_series([index, name])	Создаёт Series, у которого и индекс, и значения равны ключам индекса.
to_frame([index, name])	Создаёт DataFrame со столбцом, содержащим Index.
month_name(*args, **kwargs)	Возвращает названия месяцев с учётом указанной локали.
day_name(*args, **kwargs)	Возвращает названия дней недели с учётом указанной локали.
mean(*[, skipna, axis])	Возвращает среднее значение массива.
std(*args, **kwargs)	Возвращает выборочное стандартное отклонение по указанной оси.

См. также

Index

Базовый тип pandas Index.

TimedeltaIndex

Индекс данных timedelta64.

PeriodIndex

Индекс данных Period.

to_datetime

Преобразует аргумент в datetime.

date_range

Создаёт DatetimeIndex с фиксированной частотой.

Примечания

Подробнее о строковых обозначениях частоты см. по этой ссылке.

Примеры

>>> idx = pd.DatetimeIndex(["1/1/2020 10:00:00+00:00", "2/1/2020 11:00:00+00:00"])
>>> idx
DatetimeIndex(['2020-01-01 10:00:00+00:00', '2020-02-01 11:00:00+00:00'],
dtype='datetime64[ns, UTC]', freq=None)