Python |シリーズPandas.dt.is_leap_year

Series.dt を使用して、datetimelikeとしてシリーズ値にアクセスし、複数のプロパティを返すことができます。 Series.dt.is_leap_year パンダSeries.dt.is_leap_year は、日付が飛躍している場合にブールインジケーターを返します年。

構文： Series.dt.is_leap_year

パラメーター：なし

戻り値： numpy array

例1： Series.dt.is_leap_year属性を使用して確認しますこのシリーズオブジェクトの基になるデータの日付が飛躍年である場合。

＃パンダをpdとしてインポート

import pandas as pd

＃シリーズを作成

sr = pd.Series（[ `2012-12-31` 、 `2019-1-1 12:30` 、 ` 2008-02-2 10:30` 、

`2010-1-1 09:25` 、 `2019-12-31 00:00` ]）

＃インデックスを作成

idx = [ `1日目` 、 `2日目` 、 `3日目` 、 `4日目` 、 `5日目` ]

#install search index

<コードクラス= "plain"> sr.index = idx

＃ベースラインデータを日付と時刻に変換する

sr = pd.to_datetime（sr）

＃シリーズを印刷

print （sr）

出力：

ここで、シリーズを使用します。 dt.is_leap_year 属性を使用して、このシリーズオブジェクトの日付がうるう年にあるかどうかを確認します。

#check、e If日付が指定されます
＃は飛躍年に属します。

結果 = sr.dt.is_leap_year

＃結果を出力

print （結果）

出力：

< img src = "http://espressocode.top/images/reopenteigayzvolroun791086.jpg" />

出力からわかるように、属性は Series.dt.is_leap_yearです。正常にアクセスされ、このシリーズオブジェクトの日付がうるう年にあるかどうかを示すブール値が返されました。

例2：Series.dt.is_leap_year属性を使用しますを使用して、このシリーズオブジェクトの基になるデータの日付が飛躍年にあるかどうかを確認します。

＃パンダをpdとしてインポート

私port pandas as pd

＃シリーズを作成する

sr = pd.Series（ pd.date_range （ `2012-12-31 00:00` 、ピリオド = 5 、freq = `D` ））

＃インデックスを作成

idx = [ `1日目` 、 `2日目` 、 `3日目` 、 `4日目` 、 `5日目` ]

＃インデックスを設定

sr.index<コードクラス="キーワード">=<コードクラス="プレーン">idx

<コードクラス= "comments">＃シリーズを印刷

print （sr）

出力：

ここで、 Series.dt.is_leap_year 属性を使用して、シリーズの特定のオブジェクトの日付が飛躍年にあるかどうかを確認します。 。

＃日付が指定されているかどうかを確認します
＃うるう年に属します。

結果 = sr.dt.is_leap_year

＃結果を出力

print （結果）

出力：

< img src = "http://espressocode.top/images/mazdcheckfootsihate567988.jpg" />

出力からわかるように、属性 Series.dt.is_leap_yearは正常に実行されますアクセスして返されたブール値、このシリーズオブジェクトの日付が飛躍年にあるかどうかを示します。