python - 在 pandas 中获取索引开始后的分钟列

Question

我有一个 pandas 数据框，如下所示:

                     Ask Price   Ask Yld
DateTime
2010-03-10 13:00:00   4.031992  0.152202
2010-03-10 13:01:00   4.032859  0.152091
2010-03-10 13:02:00   4.033910  0.151957
2010-03-10 13:03:00   4.034197  0.151920
2010-03-10 13:04:00   4.035106  0.151803
2010-03-11 13:00:00   4.033333  0.166666

并且有一个跨越很多天的日期时间索引。

我想创建一个列，其中包含该行的第一个索引之后的时间量(以分钟为单位)，即创建如下所示的输出:

                     Ask Price   Ask Yld  Minutes after start
DateTime
2010-03-10 13:00:00   4.031992  0.152202  0
2010-03-10 13:01:00   4.032859  0.152091  1
2010-03-10 13:02:00   4.033910  0.151957  2
2010-03-10 13:03:00   4.034197  0.151920  3
2010-03-10 13:05:00   4.035106  0.151803  5
2010-03-11 13:00:00   4.033333  0.166666  1440

我知道我可以简单地用一个日期时间减去另一个日期时间来找到时间增量 - 但我不知道如何应用它来创建一个新列。

Answer 1

您可以执行减法来获得 TimeDeltaIndex，其值为 .seconds属性，您只需将其除以 60 即可得到分钟数:

In [220]:
df['Minutes after start'] = (df.index - df.index[0]).seconds/60
df

Out[220]:
                     Ask Price   Ask Yld  Minutes after start
DateTime                                                     
2010-03-10 13:00:00   4.031992  0.152202                    0
2010-03-10 13:01:00   4.032859  0.152091                    1
2010-03-10 13:02:00   4.033910  0.151957                    2
2010-03-10 13:03:00   4.034197  0.151920                    3
2010-03-10 13:04:00   4.035106  0.151803                    4

编辑

您可以将 timedeltaindex 转换为 timedelta64[s]:

In [237]:
df['Minutes after start'] = (df.index - df.index[0]).astype('timedelta64[s]')/60
df

Out[237]:
                     Ask Price   Ask Yld  Minutes after start
DateTime                                                     
2010-03-10 13:00:00   4.031992  0.152202                    0
2010-03-10 13:01:00   4.032859  0.152091                    1
2010-03-10 13:02:00   4.033910  0.151957                    2
2010-03-10 13:03:00   4.034197  0.151920                    3
2010-03-10 13:04:00   4.035106  0.151803                    4

这应该等于总秒数