it-swarm.com.ru

Преобразование столбца timedelta64 [ns] в секунды в Python DataFrame Pandas

Столбец DataFrame pandas duration содержит timedelta64[ns], как показано. Как вы можете конвертировать их в секунды?

0   00:20:32
1   00:23:10
2   00:24:55
3   00:13:17
4   00:18:52
Name: duration, dtype: timedelta64[ns]

Я попробовал следующее

print df[:5]['duration'] / np.timedelta64(1, 's')

но получил ошибку

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 16, in <module>
    print df[0:5]['duration'] / np.timedelta64(1, 's')
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 130, in wrapper
    "addition and subtraction, but the operator [%s] was passed" % name)
TypeError: can only operate on a timedeltas for addition and subtraction, but the operator [__div__] was passed

Также попробовал

print df[:5]['duration'].astype('timedelta64[s]')

но получил ошибку

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 17, in <module>
    print df[:5]['duration'].astype('timedelta64[s]')
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 934, in astype
    values = com._astype_nansafe(self.values, dtype)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\common.py", line 1653, in _astype_nansafe
    raise TypeError("cannot astype a timedelta from [%s] to [%s]" % (arr.dtype,dtype))
TypeError: cannot astype a timedelta from [timedelta64[ns]] to [timedelta64[s]]
28
Nyxynyx

Это работает правильно в текущей версии Pandas (версия 0.14):

In [132]: df[:5]['duration'] / np.timedelta64(1, 's')
Out[132]: 
0    1232
1    1390
2    1495
3     797
4    1132
Name: duration, dtype: float64

Вот обходной путь для старых версий Pandas/NumPy:

In [131]: df[:5]['duration'].values.view('<i8')/10**9
Out[131]: array([1232, 1390, 1495,  797, 1132], dtype=int64)

данные timedelta64 и datetime64 хранятся внутри как 8-байтовые числа (dtype '<i8'). Таким образом, вышеприведенное рассматривает timedelta64s как 8-байтовые числа, а затем выполняет целочисленное деление .__, чтобы преобразовать наносекунды в секунды.

Обратите внимание, что вам нужна NumPy версии 1.7 или новее для работы с datetime64/timedelta64s. 

41
unutbu

Просто понял, что это старая ветка, в любом случае оставляю ее здесь, если странники как я нажимает только на 5 лучших результатов в поисковой системе и заканчивается Вот.

Убедитесь, что ваши типы верны. 

  • Если вы хотите преобразовать datetime в секунды , просто суммируйте секунды для каждого часа, минуты и секунды объекта datetime, если его длительность составляет одну дату.

      • часы - часы х 3600 = секунды
      • минуты - минуты х 60 = секунды
      • секунды - секунды

linear_df['duration'].dt.hour*3600 + linear_df['duration'].dt.minute*60 + linear_df['duration'].dt.second

  • Если вы хотите конвертировать timedelta в секунды используйте один ниже.

linear_df[:5]['duration'].astype('timedelta64[s]')

Я получил это, чтобы работать так:

столбцы start_dt и end_dt имеют следующий формат:

import datetime

linear_df[:5]['start_dt']

0   1970-02-22 21:32:48.000
1   2016-12-30 17:47:33.216
2   2016-12-31 09:33:27.931
3   2016-12-31 09:52:53.486
4   2016-12-31 10:29:44.611
Name: start_dt, dtype: datetime64[ns]

Если бы у меня была длительность в формате timedelta64 [ns], которая вычитала значения start и end datetime. 

linear_df['duration'] = linear_df['end_dt'] - linear_df['start_dt']

Приведенный столбец продолжительности выглядит следующим образом

linear_df[:5]['duration']

0          0 days 00:00:14
1   2 days 17:44:50.558000
2   0 days 15:37:28.418000
3   0 days 18:45:45.727000
4   0 days 19:21:27.159000
Name: duration, dtype: timedelta64[ns]

Используя панд, у меня были длительности в секундах между двумя датами в поплавке. Проще сравнить или отфильтровать вашу продолжительность позже.

linear_df[:5]['duration'].astype('timedelta64[s]')

0        14.0
1    236690.0
2     56248.0
3     67545.0
4     69687.0
Name: duration, dtype: float64

В моем случае, если я хочу получить всю длительность, которая составляет более 1 секунды.

Надеюсь, поможет. 

9
Gunay Anach

Используйте Series dt accessor , чтобы получить доступ к методам и атрибутам ряда datetime (timedelta).

>>> s
0   -1 days +23:45:14.304000
1   -1 days +23:46:57.132000
2   -1 days +23:49:25.913000
3   -1 days +23:59:48.913000
4            00:00:00.820000
dtype: timedelta64[ns]
>>>
>>> s.dt.total_seconds()
0   -885.696
1   -782.868
2   -634.087
3    -11.087
4      0.820
dtype: float64

Datetime-подобные свойства

5
wwii

Мы можем просто использовать панды apply () function 

def get_seconds(time_delta):
    return time_delta.seconds

def get_microseconds(time_delta):
    return time_delta.micro_seconds

time_delta_series = df['duration']

converted_series = time_delta_series.apply(get_seconds)
print(converted_series)
1
Pardhu