这篇文章将为大家详细讲解有关pandas如何使用dt对象，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

从事托管服务器，服务器租用，云主机，虚拟空间，域名注册，CDN，网络代维等服务。

dt对象的使用

Series数据类型：datetime

因为数据需要datetime类型，所以下面使用pandas的date_range()生成了一组日期datetime演示如何进行dt对象操作。

>>> daterng = pd.Series(pd.date_range('2017', periods=9, freq='Q'))
>>> daterng
0   2017-03-31
1   2017-06-30
2   2017-09-30
3   2017-12-31
4   2018-03-31
5   2018-06-30
6   2018-09-30
7   2018-12-31
8   2019-03-31
dtype: datetime64[ns]

>>>  daterng.dt.day_name()
0      Friday
1      Friday
2    Saturday
3      Sunday
4    Saturday
5    Saturday
6      Sunday
7      Monday
8      Sunday
dtype: object

>>> # 查看下半年
>>> daterng[daterng.dt.quarter > 2]
2   2017-09-30
3   2017-12-31
6   2018-09-30
7   2018-12-31
dtype: datetime64[ns]

>>> daterng[daterng.dt.is_year_end]
3   2017-12-31
7   2018-12-31
dtype: datetime64[ns]

以上关于dt的3种方法说明：

• Series.dt.day_name()：从日期判断出所处星期数；

• Series.dt.quarter：从日期判断所处季节；

• Series.dt.is_year_end：从日期判断是否处在年底；

其它方法也都是基于datetime的一些变换，并通过变换来查看具体微观或者宏观日期。

关于“pandas如何使用dt对象”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

标题名称：pandas如何使用dt对象
URL分享：http://azwzsj.com/article/iihgjd.html