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.
El atributo Pandas Timestamp.daysinmonth
devuelve el número de días en el mes para la fecha dada en el objeto de marca de tiempo.
Sintaxis: Timestamp.daysinmonth
Parámetros: Ninguno
Retorno: número de días en el mes
Ejemplo n.º 1: use Timestamp.daysinmonth
el atributo para averiguar la cantidad de días en el objeto de marca de tiempo dado.
# importing pandas as pd import pandas as pd # Create the Timestamp object ts = pd.Timestamp(2017, 2, 15, 12) # Print the Timestamp object print(ts)
Producción :
Ahora usaremos el Timestamp.daysinmonth
atributo para averiguar la cantidad de días en el objeto de marca de tiempo dado.
# return the number of days in month ts.daysinmonth
Producción :
Como podemos ver en la salida, el Timestamp.daysinmonth
atributo ha devuelto 28, lo que indica que hay 28 días en el mes del objeto de marca de tiempo dado.
Ejemplo n.º 2: use Timestamp.daysinmonth
el atributo para averiguar la cantidad de días en el objeto de marca de tiempo dado.
# importing pandas as pd import pandas as pd # Create the Timestamp object ts = pd.Timestamp(year = 2009, month = 10, day = 21, tz = 'Europe/Berlin') # Print the Timestamp object print(ts)
Producción :
Ahora usaremos el Timestamp.daysinmonth
atributo para averiguar la cantidad de días en el objeto de marca de tiempo dado.
# return the number of days in month ts.daysinmonth
Producción :
Como podemos ver en el resultado, el Timestamp.daysinmonth
atributo ha devuelto 31, lo que indica que hay 31 días en el mes del objeto de marca de tiempo dado.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Shubham__Ranjan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA