python - Pandas Timedelta 属性 (_m, _s) : odd behaviour

Question

我目睹了一些奇怪的行为 访问属性 如 _m或 _s来自 Pandas timedelta 对象 .
让我用一个最小的例子来解释这个问题，我从 PyCharm 的控制台运行(PyCharm 2020.2.3(社区版))

>>> import pandas as pd

>>> #  Creating a dataFrame with 2 pandas timedeltas:
... df_test=pd.DataFrame({"Timedeltas":[pd.Timedelta('1 days 1:01:01'), pd.Timedelta('2 days 2:02:02')]})
Timedelta('0 days 00:02:56.230217907')

>>> mean_timedelta=df_test['Timedeltas'].mean()
... print(mean_timedelta._m)
0

>>> mean_timedelta=df_test['Timedeltas'].mean()
... print(mean_timedelta)
... print(mean_timedelta._m)
1 days 13:31:31.500000
31

为什么我第一次执行时没有打印 31 print(mean_timedelta._m) ?为什么我会收到 0反而？

为什么只有当我运行时才打印 31 print(mean_timedelta)前？

Answer 1

mean_timedelta是 Timedelta 类型的对象.通过赋值创建对象时，不会填充对象的属性。您可以通过访问属性 _is_populated 来检查它。 .
当您第一次使用 print(mean_timedelta) 打印整个对象时，属性在内部填充。这就是为什么您可以访问诸如 _m 之类的属性的原因。 :

mean_timedelta=df_test['Timedeltas'].mean()
print(mean_timedelta.is_populated)
print(mean_timedelta)
print(mean_timedelta.is_populated)
print(mean_timedelta._m)
print(mean_timedelta.is_populated)

输出:

False
1 days 13:31:31.500000
True
31
True

我的回答是基于 source code of the class .
要故意填充它，您可以调用:

mean_timedelta._ensure_components()

如果您需要以其他方式获取 session 记录，您可以执行以下操作:

print((mean_timedelta.seconds//60)%60)