蟒蛇|熊猫系列. dt.time
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series-dt-time/
Series.dt可用于访问系列的值，如 datetimelike，并返回几个属性。Pandas **Series.dt.time**属性返回 python datetime.time 对象的 numpy 数组。
语法: Series.dt.time
参数:无
返回: numpy 数组
示例#1: 使用Series.dt.time属性返回给定 Series 对象的基础数据的时间属性。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series(['2012-10-21 09:30', '2019-7-18 12:30', '2008-02-2 10:30',
'2010-4-22 09:25', '2019-11-8 02:22'])
# 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.time属性返回给定 Series 对象的底层数据的时间属性。
# return the time
result = sr.dt.time
# print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.dt.time属性已经成功访问并返回了给定序列对象中底层数据的时间属性。
例 2 : 使用Series.dt.time属性返回给定 Series 对象底层数据的时间属性。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series(pd.date_range('2012-12-12 12:12',
periods = 5, freq = 'H'))
# 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.time属性返回给定 Series 对象的底层数据的时间属性。
# return the time
result = sr.dt.time
# print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.dt.time属性已经成功访问并返回了给定序列对象中底层数据的 time 属性。
