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一、用法精讲
996、pandas.DatetimeIndex.day属性
996-1、语法
996-2、参数
996-3、功能
996-4、返回值
996-5、说明
996-6、用法
996-6-1、数据准备
996-6-2、代码示例
996-6-3、结果输出
997、pandas.DatetimeIndex.hour属性
997-1、语法
997-2、参数
997-3、功能
997-4、返回值
997-5、说明
997-6、用法
997-6-1、数据准备
997-6-2、代码示例
997-6-3、结果输出
998、pandas.DatetimeIndex.minute属性
998-1、语法
998-2、参数
998-3、功能
998-4、返回值
998-5、说明
998-6、用法
998-6-1、数据准备
998-6-2、代码示例
998-6-3、结果输出
999、pandas.DatetimeIndex.second属性
999-1、语法
999-2、参数
999-3、功能
999-4、返回值
999-5、说明
999-6、用法
999-6-1、数据准备
999-6-2、代码示例
999-6-3、结果输出
1000、pandas.DatetimeIndex.microsecond属性
1000-1、语法
1000-2、参数
1000-3、功能
1000-4、返回值
1000-5、说明
1000-6、用法
1000-6-1、数据准备
1000-6-2、代码示例
1000-6-3、结果输出
二、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
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一、用法精讲
996、pandas.DatetimeIndex.day属性
996-1、语法
# 996、pandas.DatetimeIndex.day属性
property pandas.DatetimeIndex.day
The day of the datetime.996-2、参数
无
996-3、功能
从DatetimeIndex对象中提取每个日期的天数，并返回一个一维的NumPy数组，其中包含这些天数的信息。
996-4、返回值
返回值是一个一维NumPy数组，包含每个日期的天数数据(以整数形式表示)。
996-5、说明
无
996-6、用法
996-6-1、数据准备
无996-6-2、代码示例
# 996、pandas.DatetimeIndex.day属性
import pandas as pd
# 创建一个包含日期的DatetimeIndex对象
dates = pd.date_range('2024-11-13', periods=5, freq='D')
# 使用.day属性提取天数信息
days = dates.day
print(days)996-6-3、结果输出
# 996、pandas.DatetimeIndex.day属性
# Index([13, 14, 15, 16, 17], dtype='int32')997、pandas.DatetimeIndex.hour属性
997-1、语法
# 997、pandas.DatetimeIndex.hour属性
property pandas.DatetimeIndex.hour
The hours of the datetime.997-2、参数
无
997-3、功能
用于从DatetimeIndex对象中提取每个时间戳的小时部分，它会将小时数按照24小时制表示，范围从0到23。
997-4、返回值
返回值是一个Int64Index或numpy数组，表示DatetimeIndex中每个时间戳的小时部分。
997-5、说明
无
997-6、用法
997-6-1、数据准备
无997-6-2、代码示例
# 997、pandas.DatetimeIndex.hour属性
import pandas as pd
# 创建一个DatetimeIndex对象
date_rng = pd.date_range(start='2024-11-13', end='2024-11-15', freq='h')
datetime_index = pd.DatetimeIndex(date_rng)
# 提取小时
hours = datetime_index.hour
print(hours)997-6-3、结果输出
# 997、pandas.DatetimeIndex.hour属性
# Index([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,
# 18, 19, 20, 21, 22, 23, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11,
# 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 0],
# dtype='int32')998、pandas.DatetimeIndex.minute属性
998-1、语法
# 998、pandas.DatetimeIndex.minute属性
property pandas.DatetimeIndex.minute
The minutes of the datetime.998-2、参数
无
998-3、功能
提取每个时间戳的分钟部分，返回值为0到59之间的整数，该属性对于需要分析时间序列数据的用户非常有用，尤其是在处理需要基于分钟进行分组或过滤的情境下。
998-4、返回值
返回一个Int64Index对象，包含DatetimeIndex中每个时间戳的分钟值。
998-5、说明
无
998-6、用法
998-6-1、数据准备
无998-6-2、代码示例
# 998、pandas.DatetimeIndex.minute属性
import pandas as pd
# 创建一个DatetimeIndex对象
dt_index = pd.date_range('2024-11-13 22:03:56', periods=5, freq='min')
# 提取分钟部分
minutes = dt_index.minute
print(dt_index)
print(minutes)998-6-3、结果输出
# 998、pandas.DatetimeIndex.minute属性
# DatetimeIndex(['2024-11-13 22:03:56', '2024-11-13 22:04:56',
# '2024-11-13 22:05:56', '2024-11-13 22:06:56',
# '2024-11-13 22:07:56'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='min')
# Index([3, 4, 5, 6, 7], dtype='int32')999、pandas.DatetimeIndex.second属性
999-1、语法
# 999、pandas.DatetimeIndex.second属性
property pandas.DatetimeIndex.second
The seconds of the datetime.999-2、参数
无
999-3、功能
从DatetimeIndex中提取每个时间戳的秒部分，返回值为0到59之间的整数，该属性对于需要以秒为单位进行分组或过滤的时间序列分析工作非常有帮助。
999-4、返回值
返回一个Int64Index对象，其中包含DatetimeIndex中每个时间戳的秒值。
999-5、说明
无
999-6、用法
999-6-1、数据准备
无999-6-2、代码示例
# 999、pandas.DatetimeIndex.second属性
import pandas as pd
# 创建一个DatetimeIndex对象
dt_index = pd.date_range('2024-11-13 22:07:56', periods=5, freq='min')
# 提取秒部分
seconds = dt_index.second
print(dt_index)
print(seconds)999-6-3、结果输出
# 999、pandas.DatetimeIndex.second属性
# DatetimeIndex(['2024-11-13 22:07:56', '2024-11-13 22:08:56',
# '2024-11-13 22:09:56', '2024-11-13 22:10:56',
# '2024-11-13 22:11:56'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='min')
# Index([56, 56, 56, 56, 56], dtype='int32')1000、pandas.DatetimeIndex.microsecond属性
1000-1、语法
# 1000、pandas.DatetimeIndex.microsecond属性
property pandas.DatetimeIndex.microsecond
The microseconds of the datetime.1000-2、参数
无
1000-3、功能
用于获取DatetimeIndex对象中每个时间戳的微秒部分，DatetimeIndex是Pandas中用于存储日期和时间的数组结构，结合了时间序列分析的强大能力。
1000-4、返回值
返回的结果是一个整数数组，包含DatetimeIndex中每个时间戳的微秒部分(即可在0到999999之间)。
1000-5、说明
无
1000-6、用法
1000-6-1、数据准备
无1000-6-2、代码示例
# 1000、pandas.DatetimeIndex.microsecond属性
import pandas as pd
# 创建一个包含多个日期时间的DatetimeIndex
dt_index = pd.date_range('2024-11-13 22:12:56.123456', periods=5, freq='s')
# 获取微秒部分
microseconds = dt_index.microsecond
print(microseconds)1000-6-3、结果输出
# 1000、pandas.DatetimeIndex.microsecond属性
# Index([123456, 123456, 123456, 123456, 123456], dtype='int32')