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python - 将 DatetimeIndex 转换为 Timedelta 索引

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 18:19:16 25 4
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给定:

ts = pd.to_datetime(['2014-01-08 08:00:42',
'2014-01-08 08:01:00',
'2014-01-08 08:01:12'])

是否有规定的方法来获得每个元素之间的时间增量(最好是 total_seconds 属性)的结果?

我现在所拥有的似乎过于冗长:

pd.Index((pd.Series(ts) - pd.Series(ts).shift())).total_seconds()
# Float64Index([nan, 18.0, 12.0], dtype='float64')

我并不真正关心生成的数据结构类型,无论是列表、索引还是系列。

最佳答案

你可以这样使用np.diff

np.diff(ts.values).astype(int) / 1E9

array([ 18., 12.])

或者

np.append(np.nan, np.diff(ts.values).astype(int) / 1E9)

array([ nan, 18., 12.])

关于python - 将 DatetimeIndex 转换为 Timedelta 索引,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46306556/

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