maxframe.dataframe.Series.dt.is_year_start

Series.dt.is_year_start

指示日期是否为一年中的第一天。

返回:

与原始数据类型相同，包含布尔值。Series 将具有相同的名称和索引。DatetimeIndex 将具有相同的名称。

返回类型:

Series or DatetimeIndex

参见

is_year_end

类似的属性，指示一年中的最后一天。

示例

此方法适用于具有 datetime 值的 Series（通过 .dt 访问器）以及直接作用于 DatetimeIndex。

>>> import maxframe.dataframe as md
>>> dates = md.Series(md.date_range("2017-12-30", periods=3))
>>> dates.execute()
0   2017-12-30
1   2017-12-31
2   2018-01-01
dtype: datetime64[us]

>>> dates.dt.is_year_start.execute()
0    False
1    False
2    True
dtype: bool

>>> idx = md.date_range("2017-12-30", periods=3)
>>> idx.execute()
DatetimeIndex(['2017-12-30', '2017-12-31', '2018-01-01'],
              dtype='datetime64[us]', freq='D')

>>> idx.is_year_start.execute()
array([False, False,  True])

This method, when applied to Series with datetime values under the .dt accessor, will lose information about Business offsets.

>>> dates = md.Series(md.date_range("2020-10-30", periods=4, freq="BYS"))
>>> dates.execute()
0   2021-01-01
1   2022-01-03
2   2023-01-02
3   2024-01-01
dtype: datetime64[us]

>>> dates.dt.is_year_start.execute()
0    True
1    False
2    False
3    True
dtype: bool

>>> idx = md.date_range("2020-10-30", periods=4, freq="BYS")
>>> idx.execute()
DatetimeIndex(['2021-01-01', '2022-01-03', '2023-01-02', '2024-01-01'],
              dtype='datetime64[us]', freq='BYS-JAN')

>>> idx.is_year_start.execute()
array([ True,  True,  True,  True])