Python | Serie Pandas.truncate()

La serie Pandas es un ndarray unidimensional con etiquetas de eje. No es necesario que las etiquetas sean únicas, pero deben ser de tipo hashable. El objeto admite la indexación basada en enteros y etiquetas y proporciona una gran cantidad de métodos para realizar operaciones relacionadas con el índice.

La función Pandas Series.truncate()se usa para truncar una serie o un marco de datos antes y después de algún valor de índice. Esta es una abreviatura útil para la indexación booleana basada en valores de índice por encima o por debajo de ciertos umbrales.

Sintaxis: Series.truncate(antes=Ninguno, después=Ninguno, eje=Ninguno, copia=Verdadero)

Parámetro:
before: trunca todas las filas antes de este valor de índice.
after: trunca todas las filas después de este valor de índice.
axis : Eje a truncar. Trunca el índice (filas) de forma predeterminada.
copy : Devuelve una copia de la sección truncada.

Devoluciones: Serie truncada o DataFrame.

Ejemplo #1: Utilice Series.truncate()la función para truncar algunos datos de la serie anterior a una fecha determinada.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])
  
# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W', 
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin') 
  
# set the index
sr.index = didx
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.truncate()la función para truncar los datos anteriores a ‘2014-08-17 10:00:00+02:00’ en el objeto Serie dado.

# truncate data prior to the given date
sr.truncate(before = '2014-08-17 10:00:00 + 02:00')

Producción :

Como podemos ver en el resultado, la Series.truncate()función ha truncado con éxito todos los datos anteriores a la fecha mencionada.

Ejemplo #2: Use Series.truncate()la función para truncar algunos datos de la serie antes de una etiqueta de índice dada y después de una etiqueta de índice dada.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, 22.78, 20.124, 18.1002])
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.truncate()la función para truncar los datos que están antes de la primera etiqueta de índice y después de la tercera etiqueta de índice en el objeto Serie dado.

# truncate data outside the given range
sr.truncate(before = 1, after = 3)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, la Series.truncate()función ha truncado con éxito todos los datos antes de la etiqueta de índice mencionada y después de la etiqueta de índice mencionada.