如何使用 pandas series.first() 方法获取行?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/5/21 2:52:17
pandas series.first() 方法应该根据日期返回初始周期。通过应用此方法，我们可以根据日期偏移量获取时间序列数据的初始周期。
它有一个名为 offset 的参数，我们还可以提及偏移量数据的长度以选择限制内的行。
first() 方法将返回一个带有结果行的现在 Series 对象，如果输入系列对象的索引没有 DatetimeIndex，它将引发 TypeError。
示例 1
在下面的例子中，一个系列"s"是使用 pandas DateTime 索引创建的，其中月份名称与索引相对应。
# 导入包
import pandas as pd
# 创建日期
dates = pd.date_range('2021-08-15', periods=10, freq='m')
# 创建带有日期索引的 pandas Series
s = pd.Series(dates.strftime('%b'), index= dates)
print (s)
# 使用 first 方法获取行
result = s.first('1M')
print('Result:')
print(result)
解释
这里，我们应用了带有偏移量的 first() 方法“1M” 获取一个月内的行数。
输出
输出如下 −
2021-08-31 Aug 2021-09-30 Sep 2021-10-31 Oct 2021-11-30 Nov 2021-12-31 Dec 2022-01-31 Jan 2022-02-28 Feb 2022-03-31 Mar 2022-04-30 Apr 2022-05-31 May Freq: M, dtype: object Result: 2021-08-31 Aug 2021-09-30 Sep Freq: M, dtype: object
我们可以看到两个系列对象，第一个是原始系列对象，第二个是结果系列对象。这里，我们得到了有 2 行的结果系列。
示例 2
以同样的方式，我们创建了一个带有 pandas DateTime 索引的 pandas 对象。之后，我们尝试获取索引在 3 个月内的行。
# 导入包
import pandas as pd
# 创建日期
dates = pd.date_range('2021-01-20', periods=10, freq='2W')
# 创建带有日期索引的 pandas Series
s = pd.Series(dates.strftime('%b'), index= dates)
print (s)
# 使用第一种方法获取行
result = s.first('3M')
print('Result:')
print(result)
输出
输出如下 −
2021-01-24 Jan 2021-02-07 Feb 2021-02-21 Feb 2021-03-07 Mar 2021-03-21 Mar 2021-04-04 Apr 2021-04-18 Apr 2021-05-02 May 2021-05-16 May 2021-05-30 May Freq: 2W-SUN, dtype: object Result: 2021-01-24 Jan 2021-02-07 Feb 2021-02-21 Feb 2021-03-07 Mar 2021-03-21 Mar Freq: 2W-SUN, dtype: object
第一个方法成功返回了包含 5 行数据的新系列对象。并且这 5 行均包含前 3 个月内的索引。
