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.is_leap_year
devuelve un valor booleano. Devuelve True
si la fecha en el objeto de marca de tiempo dado es un año bisiesto, de lo contrario, devuelve False
.
Sintaxis: Timestamp.is_leap_year
Parámetros: Ninguno
Retorno: booleano
Ejemplo n.º 1: use Timestamp.is_leap_year
el atributo para verificar si la fecha en el objeto de marca de tiempo dado es un año bisiesto o no.
# importing pandas as pd import pandas as pd # Create the Timestamp object ts = pd.Timestamp(2016, 2, 15, 12) # Print the Timestamp object print(ts)
Producción :
Ahora usaremos el Timestamp.is_leap_year
atributo para averiguar si la fecha en el objeto ts es un año bisiesto o no.
# check for leap year ts.is_leap_year
Producción :
Como podemos ver en la salida, el Timestamp.is_leap_year
atributo ha regresado True
indicando que la fecha en el objeto de marca de tiempo dado es un año bisiesto.
Ejemplo n.º 2: use Timestamp.is_leap_year
el atributo para verificar si la fecha en el objeto de marca de tiempo dado es un año bisiesto o no.
# importing pandas as pd import pandas as pd # Create the Timestamp object ts = pd.Timestamp(year = 2009, month = 10, day = 21, hour = 4, tz = 'Europe/Berlin') # Print the Timestamp object print(ts)
Producción :
Ahora usaremos el Timestamp.is_leap_year
atributo para averiguar si la fecha en el objeto ts es un año bisiesto o no.
# check for leap year ts.is_leap_year
Producción :
Como podemos ver en la salida, el Timestamp.is_leap_year
atributo ha regresado False
indicando que la fecha en el objeto de marca de tiempo dado no es un año bisiesto.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Shubham__Ranjan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA