Python | Pandas Timestamp.piso

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.

La función Pandas Timestamp.floor()devuelve una nueva marca de tiempo a esta resolución. La función toma la frecuencia de la serie temporal deseada como entrada.

Sintaxis: Marca de tiempo.piso()

Parámetros:
freq: una string de frecuencia que indica la resolución del suelo

Retorno: Marca de tiempo

Ejemplo n.º 1: use Timestamp.floor()la función para cambiar el objeto de marca de tiempo dado a la frecuencia de la serie de tiempo diaria.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the Timestamp object
ts = pd.Timestamp(year = 2011,  month = 11, day = 21,
           hour = 10, second = 49, tz = 'US/Central')
  
# Print the Timestamp object
print(ts)

Producción :

Ahora usaremos la Timestamp.floor()función para bajar el objeto ts a la frecuencia diaria.

# floor the given object to daily frequency
ts.floor(freq ='D')

Producción :

Como podemos ver en la salida, la Timestamp.floor()función ha reducido la frecuencia de la serie temporal del objeto de marca de tiempo dado a la frecuencia de entrada.

Ejemplo n.º 2: use Timestamp.floor()la función para reducir el objeto de marca de tiempo dado a una frecuencia de serie de tiempo minuciosa.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the Timestamp object
ts = pd.Timestamp(year = 2009,  month = 5, day = 31, 
       hour = 4, second = 49, tz = 'Europe/Berlin')
  
# Print the Timestamp object
print(ts)

Producción :

Ahora usaremos la Timestamp.floor()función para bajar el objeto ts a una frecuencia mínima.

# floor the given object to minutely frequency
ts.floor(freq ='T')

Producción :

Como podemos ver en la salida, la Timestamp.floor()función ha reducido la frecuencia de la serie temporal del objeto de marca de tiempo dado a la frecuencia de entrada.