Python:将时间舍入到最接近的秒和分钟

Question

我有一个 DataFrame有一列 Timestamp其中每个值都是自午夜以来的秒数，精度为纳秒。例如:

Timestamp
34200.984537482
34201.395432198

等等。自午夜以来的 34200 秒是上午 9:30:00。

我想在我的 dataframe 中创建新条目一栏 Second和 Minute我在哪里绕过Timestamp到最接近的秒和分钟(前瞻性)。所以

Timestamp         Second           Minute
34200.984537482   34201            34260
34201.395432198   34202            34260 

我如何在 Python 中执行此操作？另外，我应该使用 Pandas 的 DateTimeIndex 吗？ ？计算时间后，我将计算每个时间戳之间的时间差，因此 DateTimeIndex 可能更合适。

Answer 1

有一个系列 round方法:

In [11]: df.Timestamp.round()
Out[11]: 
0    34201
1    34201
Name: Timestamp, dtype: float64

In [12]: df.Timestamp.round(1)
Out[12]: 
0    34201.0
1    34201.4
Name: Timestamp, dtype: float64

In [13]: df.Timestamp.round(-1)
Out[13]: 
0    34200
1    34200
Name: Timestamp, dtype: float64

我建议使用 datetime64 或 DatetimeIndex 而不是从午夜算起的秒数……保持时间很难。

获取正确日期时间列的一种简单方法:

In [21]: pd.Timestamp('2014-03-04') + df.Timestamp.apply(pd.offsets.Second)
Out[21]: 
0   2014-03-04 09:30:00
1   2014-03-04 09:30:01
Name: Timestamp, dtype: datetime64[ns]