DatetimeIndex阻止DataFrame从修饰函数返回

DatetimeIndex是Pandas库中的一个数据结构，用于处理时间序列数据。它是一个由时间戳组成的索引对象，可作为DataFrame的索引，使得DataFrame可以按照时间顺序进行操作和分析。

DatetimeIndex的优势在于可以轻松地进行时间序列数据的筛选、聚合、重采样等操作，并且支持时间相关的统计分析和可视化展示。

在处理时间序列数据时，通常会使用DatetimeIndex作为DataFrame的索引，以便更方便地对时间序列进行操作。通过使用DatetimeIndex，我们可以根据特定时间范围、时间间隔或特定的时间点来选择和过滤数据。

除了在时间序列数据分析中的应用，DatetimeIndex还广泛应用于金融、天气预测、交通运输等领域。

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'2020-08-12', '2020-08-04', '2020-09-05'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 返回的对象是一个DatetimeIndex...10. date_range函数它提供了一种更灵活的创建DatetimeIndex的方法。...11. period_range函数它返回一个PeriodIndex。语法类似于date_range函数。...pd.period_range('2018', periods=10, freq='M') 12. timedelta_range函数它返回一个TimedeltaIndex。...函数返回指定间隔结束时的值。例如，在上一步创建的系列中，我们可能只需要每3天(而不是平均3天)一次的值。 S.asfreq('3D') 20.滚动滚动对于时间序列数据是一种非常有用的操作。

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,又有列索引) # 创建一个3行4列的DataFrame类型数据 data_3_4 = pd.DataFrame(np.arange(10, 22).reshape(3, 4)) # 打印数据 print...None, usecols = None) filepath_or_buffer : 文件路径(本地路径或url路径) sep: 分隔符 names: 列索引的名字 usecols: 指定读取的列名返回的类型...: DataFrame Dataframe通过布尔索引过滤数据 # 布尔索引(查询) 找出年龄大于23岁的人 result[result["age"]>23] 小案例: 分析2006年至2016..., nrows = 10) # 将数据中的time转换为最小分度值为秒(s)的计量单位 train["time"] = pd.to_datetime(train["time"], unit="s") 从日期中拆分出新...# 新增列year, month, weekday train["year"] = pd.DatetimeIndex(train["time"]).year train["month"] = pd.DatetimeIndex

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(b=1,2) # 关键字参数写在位置参数之前会导致出错四、小总结定义时小括号中的参数，用来接收参数用的，称为 “形参” 调用时小括号中的参数，用来传递给函数用的，称为 “实参” 函数返回值(一)...，只有调用者拥有了这个返回值，才能够根据当前的温度做适当的调整综上所述：所谓“返回值”，就是程序中函数完成一件事情后，最后给调用者的结果使用返回值的前提需求就是函数调用者想要在函数外使用计算结果...二、带有返回值的函数想要在函数中把结果返回给调用者，需要在函数中使用return 如下示例: def add2num(a, b): c = a+b return c # return...，最后儿子给你冰淇淋时，你一定是从儿子手中接过来对么，程序也是如此，如果一个函数返回了一个数据，那么想要用这个数据，那么就需要保存保存函数的返回值示例如下: #定义函数 def add2num(a,...b): return a+b #调用函数，顺便保存函数的返回值 result = add2num(100,98) #因为result已经保存了add2num的返回值，所以接下来就可以使用了

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可以看做由元数组组成的数组 DatetimeIndex 存储纳秒级时间戳（用NumPy的datetime64类型表示） PeriodIndex 针对Period数据（时间间隔）的特殊Index 5....操作Series和DataFrame中的数据的基本手段 5.1 重新索引 reindex 5.2 丢弃指定轴上的项 drop 5.3 索引、选取和过滤（.ix） 5.4 算数运算和数据对齐 DataFrame...函数应用和映射 NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7....排序和排名要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象；对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序。 8....根据各标签值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，可通过阀值调节对缺失值的容忍度 fillna 用指定的或插值方法(如ffil或bfill)填充缺失数据 isnull 返回一个含有布尔值的对象

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