Pandas es una biblioteca de código abierto creada para el lenguaje Python. Ofrece varias estructuras de datos y operaciones para manipular datos numéricos y series temporales.
Aquí, usemos algunos métodos proporcionados por pandas para extraer el valor de los minutos de una marca de tiempo.
Método 1: uso del atributo pandas.Timestamp.minute .
Este atributo de pandas se puede usar para extraer los minutos de un objeto de marca de tiempo determinado.
Ejemplo 1:
primero vamos a crear un objeto de marca de tiempo a continuación:
Python3
# import pandas library import pandas as pd # create a Timestamp object time_stamp = pd.Timestamp(2020, 7, 20, 12, 41, 32, 15) # view the created time_stamp print(time_stamp)
Producción:
En el objeto de marca de tiempo creado anteriormente, el valor de los minutos es «41». Extraigamos este valor usando el atributo Timestamp.minute .
Python3
# display the value of minute from # the created timestamp object print(time_stamp.minute)
Producción:
Ejemplo 2:
Cree un objeto de marca de tiempo:
Python3
# import pandas library import pandas as pd # create a Timestamp object time_stamp = pd.Timestamp(2020, 7, 20) # view the created time_stamp print(time_stamp)
Producción:
En el objeto de marca de tiempo creado anteriormente, el valor de los minutos es «0». Extraigamos este valor usando el atributo Timestamp.minute .
Python3
# display the value of minute from # the created timestamp object print(time_stamp.minute)
Producción:
Método 2: uso del atributo Series.dt.minute .
Ahora, considere el ejemplo de un marco de datos de pandas con una de las columnas que contiene marcas de tiempo. En este caso, primero usaríamos el método Series.dt para acceder a los valores de la serie como un objeto DateTime y luego usaríamos el atributo minute para extraer los minutos del objeto datetimes.
Ejemplo 1:
primero, cree un marco de datos de pandas:
Python3
# import pandas library import pandas as pd # create a series sr = pd.Series(['2020-7-20 12:41', '2020-7-20 12:42', '2020-7-20 12:43', '2020-7-20 12:44']) # convert the series to datetime sr = pd.to_datetime(sr) # create a pandas dataframe with a # column having timestamps df = pd.DataFrame(dict(time_stamps = sr)) # view the created dataframe print(df)
Producción:
Extrayendo el minuto de cada una de las marcas de tiempo en el marco de datos:
Python3
# extract minutes from time stamps and # add them as a separate column df['minutes_from_timestamps'] = df['time_stamps'].dt.minute # view the updated dataframe print(df)
Producción:
Ejemplo 2:
Cree un marco de datos de pandas:
Python3
# import pandas library import pandas as pd # create a series sr = pd.Series(pd.date_range('2020-7-20 12:41', periods = 5, freq = 'min')) # create a pandas dataframe with a # column having timestamps df = pd.DataFrame(dict(time_stamps=sr)) # view the created dataframe print(df)
Producción:
Extrayendo el minuto de cada una de las marcas de tiempo en el marco de datos:
Python3
# extract minutes from time stamps and # add them as a separate column df['minutes_from_timestamps'] = df['time_stamps'].dt.minute # view the updated dataframe print(df)
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por amarjeet_singh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA