pandas.DatetimeTZDtype#

class pandas.DatetimeTZDtype(unit='ns', tz=None)[源代码]#

用于时区感知日期时间数据的 ExtensionDtype。

这不是一个实际的 numpy dtype，而是一个鸭子类型。

Parameters:

unitstr, 默认为 “ns”: 日期时间数据的精度。目前仅限于 "ns"。
tzstr, int, 或 datetime.tzinfo: 时区。

Raises:

ZoneInfoNotFoundError: 找不到请求的时区时。

Examples

>>> from zoneinfo import ZoneInfo
>>> pd.DatetimeTZDtype(tz=ZoneInfo('UTC'))
datetime64[ns, UTC]

>>> pd.DatetimeTZDtype(tz=ZoneInfo('Europe/Paris'))
datetime64[ns, Europe/Paris]

Attributes

`unit`	日期时间数据的精度。
`tz`	时区。

Methods

None

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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