Python | Pandas DatetimeIndex.snap()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas DatetimeIndex.snap()se utiliza para ajustar las marcas de tiempo a la frecuencia más cercana. La función toma un solo parámetro que es la frecuencia que queremos que se aplique al ajustar los valores de marca de tiempo del objeto DatetimeIndex.

Sintaxis: DatetimeIndex.snap (frecuencia)

Parámetros:
frecuencia: frecuencia

Retorno: índice de fecha y hora

Ejemplo n.º 1: use DatetimeIndex.snap()la función para convertir el objeto DatetimeIndex dado a la frecuencia más cercana en función de la frecuencia de entrada.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the DatetimeIndex
# Here 'Q' represents quarter end frequency 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2000-01-15 08:00', freq ='Q',
                          periods = 4, tz ='Asia/Calcutta')
  
# Print the DatetimeIndex
print(didx)

Producción :

Ahora queremos convertir los valores de marca de tiempo del objeto DatetimeIndex dados a la frecuencia más cercana según la entrada.

# snap the timestamp to the nearest frequency 
didx.snap('MS')

Salida:

como podemos ver en la salida, la función ha ajustado cada valor de marca de tiempo en el objeto DatetimeIndex dado.
 
Ejemplo n.º 2: use DatetimeIndex.snap()la función para convertir el objeto DatetimeIndex dado a la frecuencia más cercana en función de la frecuencia de entrada.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the DatetimeIndex
# Here 'MS' represents month start frequency 
didx = pd.date_range(pd.Timestamp("2000-01-15 08:00"), 
                              periods = 5, freq ='MS')
  
# Print the DatetimeIndex
print(didx)

Producción :

Ahora queremos convertir los valores de marca de tiempo del objeto DatetimeIndex dados a la frecuencia más cercana según la entrada.

# snap the timestamp to the nearest frequency 
didx.snap('Q')

Salida:

como podemos ver en la salida, la función ha ajustado cada valor de marca de tiempo en el objeto DatetimeIndex dado.