Series.dt
может использоваться для доступа к значениям серии, как дата-время, и возвращать несколько свойств. Series.dt.is_leap_year
Pandas Series.dt.is_leap_year
возвращает логический индикатор, если дата находится в скачке year.
Синтаксис: Series.dt.is_leap_year
Параметр: Нет
Возвращает: пустой массив
Пример № 1: Используйте атрибут Series.dt.is_leap_year
для проверки если даты в базовых данных этого объекта серии по високосному году.
# import pandas as pd
import
pandas as pd
# Создать серию
sr
=
pd.Series ([
` 2012-12-31`
,
<класс кода = "строка"> `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 поисковый индекс
<класс кода = "plain"> sr.index =
idx
# Преобразование исходных данных в дату и время
sr
=
pd.to_datetime (sr)
# Серия печати
print
(sr)
Вывод :
Теперь мы будем использовать серию . dt.is_leap_year
, чтобы проверить, относятся ли даты в этом объекте серии к високосному году.
#check, e If даны даты
# относится к високосному году.
result
=
sr.dt.is_leap_year
# напечатать результат
напечатать
(результат)
Вывод:
< img src = "http://espressocode.top/images/reopenteigayzvolroun791086.jpg" />
Как видно из вывода, атрибут равен Series.dt.is_leap_year
успешно выполнил доступ и вернул логическое значение, указывающее, относятся ли даты в этом объекте серии к високосному году.
Пример № 2: Используйте атрибут Series.dt.is_leap_year
, чтобы проверить, относятся ли даты в базовых данных для этого объекта серии к високосному году.
Вывод: Теперь мы будем использовать атрибут
Вывод: < img src = "http://espressocode.top/images/mazdcheckfootsihate567988.jpg" /> Как видно из вывода, атрибут |