迹忆客 专注技术分享

当前位置:主页 > 学无止境 > 编程语言 > Python >

在 Pandas 中将 Timedelta 转换为 Int

作者:迹忆客 最近更新:2024/04/23 浏览次数:

本教程将讨论使用 Pandas 中的 dt 属性将 timedelta 转换为 int


使用 Pandas 中的 dt 属性将 timedelta 转换为 int

要将 timedelta 转换为整数值,我们可以使用 pandas 库的 dt 属性。dt 属性允许我们提取 timedelta 的组件。例如,我们可以使用 dt 属性提取年、月、日、分或秒。为此,我们需要在 dt 属性后写入组件的名称。要显示 timedelta 变量的所有组件,我们可以使用 components 属性。例如,让我们使用 pandas Series 属性创建一个时间序列,并使用 components 属性显示其组件。

import pandas as pd

time_series = pd.Series(pd.timedelta_range(start="1 days", end="10 days", freq="1500T"))
time_series.dt.components

输出:

如你所见,components 属性显示了时间序列的所有组件。timedelta_range() 属性在上面的代码中用于创建时间序列。我们可以在 timedelta_range() 属性中定义起点和终点以及时间变化的频率。我们可以使用该组件的名称提取这些组件中的任何一个。例如,让我们从上述时间序列中提取天数组件。请参阅下面的代码。

import pandas as pd

time_series = pd.Series(pd.timedelta_range(start="1 days", end="10 days", freq="1500T"))
time_series.dt.days

输出:

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
5    6
6    7
7    8
8    9
dtype: int64

你可以从上述时间序列中提取你想要的任何组件。我们还可以通过将 timedelta 除以一天的 timedelta 或使用 astype() 属性提取其整数部分来将 timedelta 转换为整数。例如,让我们创建一个 timedelta 对象并使用 NumPy 将其转换为整数以获取当天的值。请参阅下面的代码。

import numpy as np

x = np.timedelta64(2058311000000000, "ns")
day = x.astype("timedelta64[D]")
days.astype(int)

输出:

23.0

timedelta 实际上是 int64 数据类型,我们可以通过使用 astype() 属性将其转换为 int 来提取我们想要的组件。我们还可以使用相同的方法将 timedelta 转换为小时或秒或任何其他组件。为此,我们需要将代码第三行中的 D 更改为 h 表示小时,将 s 更改为秒,依此类推。

转载请发邮件至 1244347461@qq.com 进行申请,经作者同意之后,转载请以链接形式注明出处

本文地址:

相关文章

如何从 Pandas 的日期时间列中提取月份和年份

发布时间:2024/04/23 浏览次数:124 分类:Python

我们可以分别使用 dt.year()和 dt.month()方法从 Datetime 列中提取出年和蛾。我们还可以使用 pandas.DatetimeIndex.month 以及 pandas.DatetimeIndex.year 和 strftime()方法提取年份和月份。

Pandas 填充 NaN 值

发布时间:2024/04/23 浏览次数:186 分类:Python

本教程解释了我们如何使用 DataFrame.fillna()方法用指定的值填充 NaN 值。

DataFrame 获取给定列的第一行

发布时间:2024/04/22 浏览次数:51 分类:Python

本教程介绍了如何在 Pandas DataFrame 中使用 Series.loc()和 Series.iloc()方法获取给定列的第一行。

Pandas 重命名多个列

发布时间:2024/04/22 浏览次数:186 分类:Python

本教程演示了如何使用 Pandas 重命名数据框中的多个列。

扫一扫阅读全部技术教程

社交账号
  • https://www.github.com/onmpw
  • qq:1244347461

最新推荐

教程更新

热门标签

扫码一下
查看教程更方便