假设您的系列由
datetime对象组成，则需要使用
Series.apply。范例-
import datetimedf['<column>'] = df['<column>'].apply(lambda dt: datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, dt.hour,15*(dt.minute // 15)))
上面的示例始终四舍五入到前一个四分之一小时（行为类似于发言权功能）。
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四舍五入到正确的四分之一小时（例如，如果它比上一个四分之一晚7分30秒，则显示下一季度）。我们可以使用以下示例-
import datetimedf['<column>'] = df['<column>'].apply(lambda dt: datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, dt.hour,15*round((float(dt.minute) + float(dt.second)/60) / 15)))
上面只考虑了最近的秒，如果要考虑毫秒/微秒，则可以将其添加到上面的公式中，如下所示：
(float(dt.minute) +float(dt.second)/60 + float(dt.microsecond)/60000000)
