这篇文章将为大家详细讲解有关pandas如何使用dt对象，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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Series数据类型：datetime
因为数据需要datetime类型，所以下面使用pandas的date_range()生成了一组日期datetime演示如何进行dt对象操作。
>>> daterng = pd.Series(pd.date_range('2017', periods=9, freq='Q'))
>>> daterng
0 2017-03-31
1 2017-06-30
2 2017-09-30
3 2017-12-31
4 2018-03-31
5 2018-06-30
6 2018-09-30
7 2018-12-31
8 2019-03-31
dtype: datetime64[ns]
>>> daterng.dt.day_name()
0 Friday
1 Friday
2 Saturday
3 Sunday
4 Saturday
5 Saturday
6 Sunday
7 Monday
8 Sunday
dtype: object
>>> # 查看下半年
>>> daterng[daterng.dt.quarter > 2]
2 2017-09-30
3 2017-12-31
6 2018-09-30
7 2018-12-31
dtype: datetime64[ns]
>>> daterng[daterng.dt.is_year_end]
3 2017-12-31
7 2018-12-31
dtype: datetime64[ns]以上关于dt的3种方法说明：
Series.dt.day_name()：从日期判断出所处星期数；
Series.dt.quarter：从日期判断所处季节；
Series.dt.is_year_end：从日期判断是否处在年底；
其它方法也都是基于datetime的一些变换，并通过变换来查看具体微观或者宏观日期。
关于“pandas如何使用dt对象”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。