DatetimeIndex.date en Pandas

1. Usa DatetimeIndex.date en Pandas
2. Conclusión

Pandas es una biblioteca de manipulación de datos en Python. Se utiliza para analizar datos y ver tendencias de datos.

Es la biblioteca más utilizada en aprendizaje automático y ciencia de datos. La biblioteca Pandas funciona en 2 estructuras de datos principales, es decir, Series y DataFrame.

Una variable de tipo Serie no es más que una columna de datos. Una variable de tipo DataFrame es una tabla multidimensional de filas y columnas.

Usa DatetimeIndex.date en Pandas

DatetimeIndex es una matriz multidimensional de tipo datetime64, a la que solo se puede acceder pero no es editable. Veamos un ejemplo de cómo acceder a los datos DatetimeIndex:

# Accessing Date from datetimeIndex
import pandas as pd

date = pd.date_range("2022-01-01", periods=5, freq="D")
series = pd.Series(range(10, len(date) + 10), index=date)

print(series)

Producción :

2022-01-01    10
2022-01-02    11
2022-01-03    12
2022-01-04    13
2022-01-05    14
Freq: D, dtype: int64

El código anterior accede a fechas que van desde 2022-05-20 hasta 2022-05-29 junto con la impresión de fechas utilizando un objeto Serie.

Para agregar una marca de tiempo con la fecha, puede hacer esto.

import pandas as pd

date = pd.DatetimeIndex(start="2022-05-20  2:00:00", periods=5, freq="D")
series = pd.Series(range(10, len(date) + 10), index=date)

print(series)

Producción :

2022-05-20 02:00:00    10
2022-05-21 02:00:00    11
2022-05-22 02:00:00    12
2022-05-23 02:00:00    13
2022-05-24 02:00:00    14
Freq: D, dtype: int64

Este código de ejemplo imprime una marca de tiempo junto con cada fecha.

Ahora busquemos los nombres de los meses a lo largo de un rango de fechas usando DatetimeIndex:

import pandas as pd

date = pd.DatetimeIndex(start="2022-05-20", end="2023-05-20", periods=5)

series = pd.Series(date.month_name(), index=date)

print(series)

Producción :

2022-05-20 00:00:00         May
2022-08-19 06:00:00      August
2022-11-18 12:00:00    November
2023-02-17 18:00:00    February
2023-05-20 00:00:00         May
dtype: object

El código anterior imprime los nombres de los meses en el rango de fechas desde 2022-05-20 hasta 2023-05-20.

Atributos de la Función DatetimeIndex

1. inicio: Define el intervalo de inicio de la fecha.
2. fin: Esto define el rango final para la fecha.
3. períodos: Define los intervalos para la fecha. En el ejemplo anterior, períodos=5 significa que cada nueva fecha es 5 días posterior a la fecha anterior.
4. freq: Indica la frecuencia en DatetimeIndex.

Código de ejemplo:

import pandas as pd

date = pd.DatetimeIndex(start="2022-07-14", periods=10, freq="BQ")

print(date)

Producción :

DatetimeIndex(['2022-09-30', '2022-12-30', '2023-03-31', '2023-06-30',
               '2023-09-29', '2023-12-29', '2024-03-29', '2024-06-28',
               '2024-09-30', '2024-12-31'],
               dtype='datetime64[ns]', freq='BQ-DEC')

print(date.freq)

Producción :

<BusinessQuarterEnd: startingMonth=12>

Conclusión

Pandas es una biblioteca enorme y ampliamente utilizada en Python y contiene muchas funciones para ayudar a administrar y analizar datos. DatetimeIndex es una de las funciones importantes que se utilizan para acceder a los datos de fecha y hora según la semana, el mes y el año desde una matriz multidimensional.