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我有这样一个数据框
df[['timestamp_utc','minute_ts','delta']].head()
Out[47]:
timestamp_utc minute_ts delta
0 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:06:00 -1 days +21:59:26.586000
1 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:07:00 -1 days +22:00:26.586000
2 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:08:00 -1 days +22:01:26.586000
3 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:09:00 -1 days +22:02:26.586000
4 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:10:00 -1 days +22:03:26.586000
其中 df['delta']=df.minute_ts-df.timestamp_utc
timestamp_utc datetime64[ns]
minute_ts datetime64[ns]
delta timedelta64[ns]
问题是，我想获取 timestamp_utc 和 minutes_ts 之间的分钟数(可能为负数)，忽略秒部分。
所以对于第一行，我想得到 -120。实际上，2015-05-21 12:06:00 比 2015-05-21 14:06:33.414 早 120 分钟。
最 Pandas 式的做法是什么？
非常感谢!
最佳答案
您可以使用:
df['a'] = df['delta'] / np.timedelta64(1, 'm')
print (df)
timestamp_utc minute_ts delta \
0 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:06:00 -1 days +21:59:26.586000
1 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:07:00 -1 days +22:00:26.586000
2 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:08:00 -1 days +22:01:26.586000
3 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:09:00 -1 days +22:02:26.586000
4 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:10:00 -1 days +22:03:26.586000
a
0 -120.5569
1 -119.5569
2 -118.5569
3 -117.5569
4 -116.5569
然后将float转换为int:
df['a'] = (df['delta'] / np.timedelta64(1, 'm')).astype(int)
print (df)
timestamp_utc minute_ts delta a
0 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:06:00 -1 days +21:59:26.586000 -120
1 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:07:00 -1 days +22:00:26.586000 -119
2 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:08:00 -1 days +22:01:26.586000 -118
3 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:09:00 -1 days +22:02:26.586000 -117
4 2015-05-21 14:06:33.414 2015-05-21 12:10:00 -1 days +22:03:26.586000 -116
关于python - 如何在分钟内转换(可能为负)Pandas TimeDelta( float )？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38854582/
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