Метод floor

Метод floor применяется к DatetimeIndex и возвращает новый индекс с округлением дат вниз до заданной временной частоты. Первым параметром передаётся строка с периодом, например, 'D' для дней. Округление происходит в сторону уменьшения, то есть к началу периода. Метод полезен для группировки данных по временным интервалам.

Синтаксис

datetime_index.floor(freq)

Пример

Давайте создадим индекс с датами и округлим их вниз до дня:

import pandas as pd

idx = pd.DatetimeIndex([
	'2026-09-09 14:30:25',
	'2026-09-10 08:15:10',
	'2026-09-11 23:59:59'
])
res = idx.floor('D')
print(res)

Результат выполнения кода:

DatetimeIndex(['2026-09-09', '2026-09-10', '2026-09-11'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Пример

Теперь округлим даты вниз до начала часа:

import pandas as pd

idx = pd.DatetimeIndex([
	'2026-09-09 14:30:25',
	'2026-09-10 08:15:10',
	'2026-09-11 23:59:59'
])
res = idx.floor('H')
print(res)

Результат выполнения кода:

DatetimeIndex(['2026-09-09 14:00:00', '2026-09-10 08:00:00', '2026-09-11 23:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Пример

Округление вниз до начала месяца:

import pandas as pd

idx = pd.DatetimeIndex([
	'2026-09-09 14:30:25',
	'2026-10-10 08:15:10',
	'2026-11-11 23:59:59'
])
res = idx.floor('M')
print(res)

Результат выполнения кода:

DatetimeIndex(['2026-09-01', '2026-10-01', '2026-11-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Смотрите также

класс DatetimeIndex,
который представляет временной индекс
метод ceil,
который округляет даты вверх
метод round,
который округляет даты до ближайшего значения
метод normalize,
который убирает время, оставляя только дату