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Python | Pandas series.dt.is_year_start

原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-series-dt-is_year_start/

Series.dt可用于访问系列的值，如 datetimelike，并返回几个属性。熊猫 **Series.dt.is_year_start**属性返回一个布尔值，指示日期是否是一年的第一天。

语法: Series.dt.is_year_start

参数:无

返回: numpy 数组

示例#1: 使用Series.dt.is_year_start属性检查给定序列对象的基础数据中的日期是否是一年的第一天。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating the Series
sr = pd.Series(['2012-3-31', '2019-1-1 12:30', '2008-02-2 10:30',
               '2010-1-1 09:25', '2019-12-31 00:00'])

# Creating the index
idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4', 'Day 5']

# set the index
sr.index = idx

# Convert the underlying data to datetime 
sr = pd.to_datetime(sr)

# Print the series
print(sr)

输出:

现在我们将使用Series.dt.is_year_start属性来检查给定序列对象中的日期是否是一年的第一天。

# check if dates are the
# first day of a year
result = sr.dt.is_year_start

# print the result
print(result)

输出: 正如我们在输出中看到的，Series.dt.is_year_start属性已经成功访问并返回了指示日期是否是一年的第一天的布尔值。

例 2 : 使用Series.dt.is_year_start属性检查给定序列对象的基础数据中的日期是否是一年的第一天。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating the Series
sr = pd.Series(pd.date_range('2012-1-1 00:00', periods = 5, freq = 'D'))

# Creating the index
idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4', 'Day 5']

# set the index
sr.index = idx

# Print the series
print(sr)

输出:

现在我们将使用Series.dt.is_year_start属性来检查给定序列对象中的日期是否是一年的第一天。

# check if dates are the
# first day of a year
result = sr.dt.is_year_start

# print the result
print(result)

输出: 正如我们在输出中看到的，Series.dt.is_year_start属性已经成功访问并返回了指示日期是否是一年的第一天的布尔值。

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