python - 将 pandas freq 字符串转换为 timedelta

Question

是否可以将“30T”(30 分钟)“2S”(2 秒)等字符串表示的频率转换为可以与 timedelta 进行比较的值？

如果可能的话，我正在寻找 pandas 的内部机制。使用 these 等机制对所有可能的字符串转换进行编码不会很健壮。

Answer 1

在许多情况下，您可以为此使用to_timedelta 函数。它将字符串转换为时间增量:

In [9]: pd.to_timedelta('30min')
Out[9]: Timedelta('0 days 00:30:00')

In [10]: pd.to_timedelta('2S')
Out[10]: Timedelta('0 days 00:00:02')

然而，pd.to_timedelta('30T') 似乎不起作用，但这也许可以看作是一个缺失的特性。
但是，对于这个，如果您首先将它转换为频率对象，然后将它提供给 to_timedelta，它确实有效:

In [19]: from pandas.tseries.frequencies import to_offset

In [20]: pd.to_timedelta(to_offset('30T'))
Out[20]: Timedelta('0 days 00:30:00')

如果您从 DatetimeIndex 的 freqstr 开始，第二种方法将始终有效。但是，您也可以使用 freq 而不是 freqstr，它直接返回一个频率对象:

In [34]: dtidx = pd.date_range('2012-01-01', periods=5, freq='30min')

In [35]: pd.to_timedelta(dtidx.freq)
Out[35]: Timedelta('0 days 00:30:00')