pandas.DatetimeIndex

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

Неизменяемый массив наподобие ndarray с данными типа datetime64.

Внутренне представлен как int64, и может быть преобразован в объекты Timestamp, которые являются подклассами datetime и содержат метаданные.

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

Параметры:

data:последовательность (одномерная)

Данные типа datetime для построения индекса.

freq:строка или объект смещения pandas, необязательно

Один из строк смещений pandas или соответствующих объектов. Строка ‘infer’ может быть передана, чтобы установить частоту индекса как выведенную частоту при создании.

tz:pytz.timezone или dateutil.tz.tzfile или datetime.tzinfo или строка

Установите часовой пояс данных.

normalize:bool, по умолчанию False

Нормализовать даты начала/окончания до полуночи перед генерацией диапазона дат.

Устаревшее начиная с версии 2.1.0.

closed:{‘left’, ‘right’}, необязательно

Установить, нужно ли включать начало и конец, которые находятся на границе. По умолчанию точки границы включаются на обоих концах.

Устаревшее начиная с версии 2.1.0.

ambiguous:‘infer’, bool-ndarray, ‘NaT’, по умолчанию ‘raise’

Когда часы переходят назад из-за DST, могут возникнуть неоднозначные моменты времени. Например, в Центральноевропейском времени (UTC+01), при переходе с 03:00 DST на 02:00 non-DST, 02:30:00 местного времени происходит как в 00:30:00 UTC, так и в 01:30:00 UTC. В такой ситуации параметр ambiguous определяет, как следует обрабатывать неоднозначные моменты времени.

• ‘infer’ попытается определить часы перехода fall dst-transition по порядку

• bool-ndarray, где True означает время DST, False — время non-DST (обратите внимание, что этот флаг применим только для неоднозначных моментов времени)

• ‘NaT’ вернет NaT, если есть неоднозначные моменты времени

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

dayfirst:bool, по умолчанию False

Если True, интерпретировать даты в data с порядком «день сначала».

yearfirst:bool, по умолчанию False

Если True, интерпретировать даты в data с порядком «год сначала».

dtype:numpy.dtype или DatetimeTZDtype или строка, по умолчанию None

Обратите внимание, что единственный разрешённый тип NumPy — datetime64[ns].

copy:bool, по умолчанию False

Создать копию входного ndarray.

name:метка, по умолчанию None

Имя, которое будет храниться в индексе.

См. также

Index

Базовый тип индекса pandas.

TimedeltaIndex

Индекс данных типа timedelta64.

PeriodIndex

Индекс данных типа Period.

to_datetime

Преобразовать аргумент в datetime.

date_range

Создать DatetimeIndex с фиксированной частотой.

Примечания

Дополнительную информацию о строках частоты см. на этой странице.

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)

Атрибуты

year	Год даты и времени.
month	Месяц, где 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 объектов Python datetime.date.
time	Возвращает массив NumPy объектов datetime.time.
timetz	Возвращает массив NumPy объектов datetime.time со временем по часовому поясу.
dayofyear	Порядковый день года.
day_of_year	Порядковый день года.
dayofweek	День недели, где понедельник=0, воскресенье=6.
day_of_week	День недели, где понедельник=0, воскресенье=6.
weekday	День недели, где 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	Указывает, является ли дата первым днем месяца.
is_month_end	Указывает, является ли дата последним днем месяца.
is_quarter_start	Индикатор, является ли дата первым днем квартала.
is_quarter_end	Индикатор, является ли дата последним днем квартала.
is_year_start	Указывает, является ли дата первым днем года.
is_year_end	Указывает, является ли дата последним днем года.
is_leap_year	Логический индикатор, принадлежит ли дата високосному году.
inferred_freq	Пытается вернуть строку, представляющую частоту, сгенерированную infer_freq.

freq

Методы

normalize(*args, **kwargs)	Преобразовать время в полночь.
strftime(date_format)	Преобразовать в индекс с указанным форматом даты.
snap([freq])	Привязать отметки времени к ближайшей частоте.
tz_convert(tz)	Преобразовать Datetime массив/индекс с часовым поясом из одного часового пояса в другой.
tz_localize(tz[, ambiguous, nonexistent])	Локализовать tz-неявный Datetime массив/индекс в tz-явный Datetime массив/индекс.
round(*args, **kwargs)	Выполнить операцию округления данных до указанной частоты freq.
floor(*args, **kwargs)	Выполнить операцию округления вниз данных до указанной частоты freq.
ceil(*args, **kwargs)	Выполнить операцию округления вверх данных до указанной частоты freq.
to_period(*args, **kwargs)	Преобразовать в PeriodArray/PeriodIndex с определенной частотой.
to_pydatetime(*args, **kwargs)	Возвращает массив ndarray объектов datetime.datetime.
to_series([index, name])	Создать Series с индексом и значениями, равными ключам индекса.
to_frame([index, name])	Создать DataFrame со столбцом, содержащим индекс.
month_name(*args, **kwargs)	Возвращает названия месяцев с указанной локалью.
day_name(*args, **kwargs)	Возвращает названия дней с указанной локалью.
mean(*[, skipna, axis])	Возвращает среднее значение массива.
std(*args, **kwargs)	Возвращает выборочное стандартное отклонение по запрошенной оси.