Pandas时间差(Timedelta)

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时间差(Timedelta)是时间上的差异,以不同的单位来表示。例如:日,小时,分钟,秒。它们可以是正值,也可…

时间差(Timedelta)是时间上的差异,以不同的单位来表示。例如:日,小时,分钟,秒。它们可以是正值,也可以是负值。可以使用各种参数创建Timedelta对象,如下所示 –

字符串

通过传递字符串,可以创建一个timedelta对象。参考以下示例代码 –

import pandas as pd    timediff = pd.Timedelta('2 days 2 hours 15 minutes 30 seconds')  print(timediff)  

执行上面救命代码,得到以下结果 –

2 days 02:15:30  

整数

通过传递一个整数值与指定单位,这样的一个参数也可以用来创建Timedelta对象。

import pandas as pd    timediff = pd.Timedelta(6,unit='h')  print(timediff)  

执行上面救命代码,得到以下结果 –

0 days 06:00:00  

数据偏移

例如 – 周,天,小时,分钟,秒,毫秒,微秒,纳秒的数据偏移也可用于构建。

import pandas as pd    timediff = pd.Timedelta(days=2)  print(timediff)  

执行上面救命代码,得到以下结果 –

2 days 00:00:00  

运算操作

可以在Series/DataFrames上执行运算操作,并通过在datetime64 [ns]系列或在时间戳上减法操作来构造timedelta64 [ns]系列。参考以下示例代码 –

import pandas as pd    s = pd.Series(pd.date_range('2012-1-1', periods=3, freq='D'))  td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ])  df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))  print(df)  

执行上面示例代码,得到以下结果 –

           A      B  0 2012-01-01 0 days  1 2012-01-02 1 days  2 2012-01-03 2 days  

相加操作

import pandas as pd    s = pd.Series(pd.date_range('2018-1-1', periods=3, freq='D'))  td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ])  df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))  df['C']=df['A']+df['B']  print(df)  

执行上面示例代码,得到以下结果 –

           A      B          C  0 2018-01-01 0 days 2018-01-01  1 2018-01-02 1 days 2018-01-03  2 2018-01-03 2 days 2018-01-05  

相减操作

import pandas as pd    s = pd.Series(pd.date_range('2012-1-1', periods=3, freq='D'))  td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ])  df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))  df['C']=df['A']+df['B']  df['D']=df['C']-df['B']  print(df)  

执行上面示例代码,得到以下结果 –

           A      B          C          D  0 2018-01-01 0 days 2018-01-01 2018-01-01  1 2018-01-02 1 days 2018-01-03 2018-01-02  2 2018-01-03 2 days 2018-01-05 2018-01-03  

贺, 贺朝

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