Series.dt может использоваться для доступа к значениям серии, как дата-время, и возвращать несколько свойств. Series.dt.days_in_month Pandas Series.dt.days_in_month возвращает количество дней в месяце для заданного серийный объект.
Синтаксис: Series.dt.days_in_month
Параметр: Нет
Возвращает: массив numpy
Пример № 1: Используйте атрибут Series.dt.days_in_month , чтобы найти число количество дней в месяце с заданной датой в объекте серии.
# import pandas as pd
import pandas as pd
# Создать серию
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` ])
# Создать индекс
idx = [ ` День 1` , `День 2` , `День 3` , ` День 4` , `День 5` ]
# установить индекс
sr.index = idx
# Преобразование базовых данных в дату и время
sr = pd.to_datetime (sr)
# Печать серии
print (sr)
Вывод:
Теперь мы воспользуемся атрибутом Series.dt.days_in_month , чтобы найти количество дней в месяце. на заданную дату.
# найти число # дней в месяце
результат = sr .dt.days_in_month
# результат печати
print (результат)
Вывод:
Как мы можем видеть из вывода, что Series.dt.days_in_month был успешно получен доступ и возвращено количество дней в месяце для данной даты.
Пример № 2: Используйте Series.dt.days_in_month атрибут, чтобы найти количество дней в месяце заданной даты в объекте серии.
# import pandas as pd
import p andas as pd
# Создать серию
sr = pd. Серия (pd.date_range ( `2012-12- 31 00:00` , точки = 5 , freq = `D` ) )
# Создание индекса
idx = [ `День 1` , ` День 2` , `День 3` , ` День 4 ` , ` Day 5`
# установить индекс
= idx
# Печать серии
print (sr)
Вывод:
Теперь мы воспользуемся атрибутом Series.dt.days_in_month , чтобы найти количество дней в месяце для заданной даты.
# найти число # дней в месяц
результат = ср. dt.days_in_month
# результат печати
print (результат)
Вывод:
Как видно из вывода, Атрибут Series.dt.days_in_month успешно получен и возвращает количество дней в месяце для указанной даты.