Método at_time de Series de Pandas

Introducción

En este laboratorio, exploraremos el método at_time() de la biblioteca Pandas para Python. Este método nos permite seleccionar valores específicos de una Serie de Pandas basados en un momento particular del día.

Consejos sobre la VM

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Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje su retroalimentación después de la sesión y resolveremos rápidamente el problema para usted.

Importar las bibliotecas necesarias

Primero, necesitamos importar la biblioteca Pandas, que proporciona estructuras de datos para la manipulación y análisis eficientes de datos.

import pandas as pd

Crear una Serie con un índice de DateTime

A continuación, creemos una Serie de Pandas con un índice de DateTime. Este índice representará diferentes marcas de tiempo, lo que nos permitirá seleccionar valores basados en momentos específicos del día.

Values = pd.date_range('2021-04-01', periods=6, freq='8H')
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=Values)
print(series)

Salida:

2021-04-01 00:00:00    1
2021-04-01 08:00:00    2
2021-04-01 16:00:00    3
2021-04-02 00:00:00    4
2021-04-02 08:00:00    5
2021-04-02 16:00:00    6
Freq: 8H, dtype: int64

Seleccionar valores en un momento específico usando at_time()

Ahora, usemos el método at_time() para seleccionar valores de la Serie basados en un momento específico. En este ejemplo, seleccionaremos valores a las 8:00 AM.

print(series.at_time('8:00'))

Salida:

2021-04-01 08:00:00    2
2021-04-02 08:00:00    5
Freq: 24H, dtype: int64

Seleccionar valores en un momento específico diferente

Intentemos seleccionar valores en un momento específico diferente. En este ejemplo, seleccionaremos valores a las 9:00 AM.

print(series.at_time('9:00'))

Salida:

Series([], Freq: 8H, dtype: int64)

Manejo de valores de tiempo inexistentes

Si el tiempo especificado no está presente en el índice, el método at_time() devolverá una Serie vacía. En el ejemplo anterior, seleccionamos un tiempo (9:00 AM) que no existe en nuestro índice, por lo que se devuelve una Serie vacía.

Manejo de no DatetimeIndex

Es importante tener en cuenta que el índice de la Serie debe ser un DatetimeIndex para que el método at_time() funcione correctamente. De lo contrario, se generará un TypeError.

series = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print(series.at_time('10:00'))

Salida:

TypeError: Index must be DatetimeIndex

Resumen

En este laboratorio, aprendimos sobre el método at_time() en la biblioteca Pandas. Este método nos permite seleccionar valores de una Serie de Pandas en momentos específicos del día. Exploramos cómo crear una Serie con un índice DateTime, seleccionar valores usando at_time(), manejar valores de tiempo inexistentes y manejar un no DatetimeIndex. El método at_time() ofrece una forma poderosa de extraer datos basados en tiempo específicos de una Serie.