Obtenga minutos de la marca de tiempo en Pandas-Python

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:

# 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 .

# display the value of minute from
# the created timestamp object
print(time_stamp.minute)

Producción: 

Ejemplo 2: 

Cree un objeto de marca de tiempo:

# 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 .

# 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:

# 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:

# 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:

# 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:

# 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: