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.days_in_month
devuelve el número de días en el mes para la fecha dada en el objeto de marca de tiempo.
Sintaxis: Timestamp.days_in_month
Parámetros: Ninguno
Retorno: número de días en el mes
Ejemplo n.º 1: use Timestamp.days_in_month
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.days_in_month
atributo para averiguar la cantidad de días en el objeto de marca de tiempo dado.
# return the number of days in month ts.days_in_month
Producción :
Como podemos ver en la salida, el Timestamp.days_in_month
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.days_in_month
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.days_in_month
atributo para averiguar la cantidad de días en el objeto de marca de tiempo dado.
# return the number of days in month ts.days_in_month
Producción :
Como podemos ver en el resultado, el Timestamp.days_in_month
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