pandas 时长频率单位转换

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时长的频率单位一般为天，有时候我们需要使用其他单位，就会涉及频率单位的转换，Pandas 支持这样的操作。

频率单位转换

将时长值转为指定单位：

december = pd.Series(pd.date_range('20121201', periods=4))
january = pd.Series(pd.date_range('20130101', periods=4))
td = january - december # 生成时长序列
# 修改指定值
td[2] += datetime.timedelta(minutes=5, seconds=3)
td[3] = np.nan
# 转换为天
td / np.timedelta64(1, 'D')
'''
0    31.000000
1    31.000000
2    31.003507
3          NaN
dtype: float64
'''
# 转换后类型转为浮点型

使用类型转换会失去一定的精度：

td.astype('timedelta64[D]')
'''
0    31.0
1    31.0
2    31.0
3     NaN
dtype: float64
'''

其他单位的转换：

# 转为秒
td / np.timedelta64(1, 's')
'''
0    2678400.0
1    2678400.0
2    2678703.0
3          NaN
dtype: float64
'''
td.astype('timedelta64[s]')
'''
0    2678400.0
1    2678400.0
2    2678703.0
3          NaN
dtype: float64
'''
# 转为月份
td / np.timedelta64(1, 'M')
'''
0    1.018501
1    1.018501
2    1.018617
3         NaN
dtype: float64
'''

时长计算

可以和标量或者序列做算术运算得到新的时长：

td * -1
'''
0   -31 days +00:00:00
1   -31 days +00:00:00
2   -32 days +23:54:57
3                  NaT
dtype: timedelta64[ns]
'''
td * pd.Series([1, 2, 3, 4])
'''
0   31 days 00:00:00
1   62 days 00:00:00
2   93 days 00:15:09
3                NaT
dtype: timedelta64[ns]
'''

特殊频率

有时候我们需要特殊的频率，比如一个机器三天四小时做一次周期生产：

td // pd.Timedelta(days=3, hours=4)
'''
0    9.0
1    9.0
2    9.0
3    NaN
dtype: float64
'''
pd.Timedelta(days=3, hours=4) // td
'''
0    0.0
1    0.0
2    0.0
3    NaN
dtype: float64
'''

也可以取模 mod (%) 和地板除 divmod ：

pd.Timedelta(hours=37) % datetime.timedelta(hours=2)
#Timedelta('0 days 01:00:00')

# divmod against a timedelta-like returns a pair (int, Timedelta)
divmod(datetime.timedelta(hours=2), pd.Timedelta(minutes=11))
# (10, Timedelta('0 days 00:10:00'))

# divmod against a numeric returns a pair (Timedelta, Timedelta)
divmod(pd.Timedelta(hours=25), 86400000000000)
# (Timedelta('0 days 00:00:00.000000'), Timedelta('0 days 01:00:00'))

其他

# 将时长时序计算为秒（Series 和 total_seconds）
s = pd.Series(pd.to_timedelta(np.arange(5), unit='d'))
s.dt.total_seconds()

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更新时间：2020-06-13 23:10:35 标签：pandas 时长