如何访问熊猫系列中的日期时间索引元素？
Pandas系列是一个一维ndarray类型的对象，它存储带有标签的元素，这些标签用于寻址Pandas系列中存在的元素。
标签用整数、字符串、日期时间等表示。在这里，我们将看到如果索引标有DateTime值，如何访问系列元素。
示例
import pandas as pd
# creating dates
date = pd.date_range("2021-01-01", periods=5, freq="D")
# creating pandas Series with date index
series = pd.Series(range(10,len(date)+10), index=date)
print(series)
print('\n')
# get elements
print(series['2021-01-01'])解释
变量date存储长度为5的日期列表，开始日期为2021-01-01，结束日期为2021-01-05。这些日期是使用pandasdate_range函数创建的。通过使用这个日期列表，我们创建了一个包含10、11、12、13、14个值和标签是日期的Pandas系列对象（系列）。
输出结果
2021-01-01 10 2021-01-02 11 2021-01-03 12 2021-01-04 13 2021-01-05 14 Freq: D, dtype: int64 10
在以下示例中，为索引为“2021-01-01”的标签显示值10。以同样的方式，我们可以访问日期之间的元素(series['2021-01-01':'2021-01-05'])
示例
此示例用于访问基于特定月份的元素。
import pandas as pd
# creating dates
date = pd.date_range(start ='01-03-2020', end ='1-1-2021', periods=10)
# creating pandas Series with date index
series = pd.Series(date.month_name(), index=date)
print(series)
print('\n')
# get elements
print(series['2020-03'])解释
系列对象存储带有DateTime索引标签和各自飞蛾名称的数据。最初，这个系列对象是使用pandasdate_range模块创建的。
本系列中的数据是使用month_name()pandasDateTime模块中的函数生成的受尊重索引标签的月份名称。
输出结果
2020-01-03 00:00:00 January 2020-02-12 10:40:00 February 2020-03-23 21:20:00 March 2020-05-03 08:00:00 May 2020-06-12 18:40:00 June 2020-07-23 05:20:00 July 2020-09-01 16:00:00 September 2020-10-12 02:40:00 October 2020-11-21 13:20:00 November 2021-01-01 00:00:00 January dtype: object 2020-03-23 21:20:00 March dtype: object
输出March是通过指定年和月值(series['2020-03'])访问的系列元素。上面的输出块有一个完整的系列对象和一个访问的元素。