Python:将时间戳舍入为15分钟间隔，附加到df但缺少小时、分钟和秒，dtype: datetime64[ns]

Python中可以使用datetime模块来处理时间戳，并将其舍入为15分钟间隔。下面是一个完善且全面的答案：

在Python中，可以使用datetime模块来处理日期和时间。要将时间戳舍入为15分钟间隔并附加到df（DataFrame），可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的模块：

import pandas as pd
from datetime import datetime

1. 创建一个包含时间戳的DataFrame：

df = pd.DataFrame({'timestamp': [1612345678, 1612346789, 1612347890]})

1. 将时间戳转换为datetime对象：

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s')

1. 将时间戳舍入为15分钟间隔：

df['rounded_timestamp'] = df['timestamp'].dt.round('15min')

1. 删除小时、分钟和秒的部分：

df['rounded_timestamp'] = df['rounded_timestamp'].dt.floor('H')

最终，df中的'rounded_timestamp'列将包含舍入为15分钟间隔并且缺少小时、分钟和秒的时间戳。

关于dtype: datetime64[ns]，它表示DataFrame中的时间戳列的数据类型为datetime64，精确到纳秒级别。

这种方法适用于需要将时间戳舍入为特定间隔并且只关注日期和小时的场景，例如在数据分析、时间序列分析和可视化等领域。

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1. 云数据库 TencentDB for MySQL：用于存储和管理时间序列数据。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
2. 云服务器 CVM：用于运行Python代码和处理时间序列数据。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
3. 云函数 SCF：用于编写和运行处理时间序列数据的无服务器函数。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/scf

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