numpy.numelta64 값에서 일 수 추출

numpy.numelta64 값에서 일 수 추출

저는 팬더/피톤을 사용하고 있으며 날짜/시간을 포함하는 df 필드에서 'to_datetime' 함수를 사용하여 생성된 두 개의 날짜 시계열 s1과 s2를 가지고 있습니다.

s2에서 s1을 뺄 때

s3 = s2 - s1

전 s3 타입의 시리즈를 받았습니다.

time delta64[ns]

0    385 days, 04:10:36
1     57 days, 22:54:00
2    642 days, 21:15:23
3    615 days, 00:55:44
4    160 days, 22:13:35
5    196 days, 23:06:49
6     23 days, 22:57:17
7      2 days, 22:17:31
8    622 days, 01:29:25
9     79 days, 20:15:14
10    23 days, 22:46:51
11   268 days, 19:23:04
12                  NaT
13                  NaT
14   583 days, 03:40:39

시리즈의 1가지 요소에 대해 어떻게 생각합니까?

s3[10]

저는 다음과 같은 것을 얻습니다.

numpy.nbelta64(2069211000000000, 'ns')

s3에서 일을 추출하고 정수로 유지하려면 어떻게 해야 합니까(시간/분 등에는 그다지 관심이 없습니다)?

날짜 정밀도로 시간 델타로 변환할 수 있습니다.일의 정수 값을 추출하려면 1일의 시간 델타로 나눕니다.

>>> x = np.timedelta64(2069211000000000, 'ns')
>>> days = x.astype('timedelta64[D]')
>>> days / np.timedelta64(1, 'D')
23

또는 @PhillipCloud가 제안한 대로days.astype(int)이래로timedelta는 전달한 두 번째 매개 변수에 따라 다양한 방식으로 해석되는 64비트 정수일 뿐입니다('D','ns', ...).

당신은 여기에서 더 많은 것을 찾을 수 있습니다.

일 속성을 정수로 가져옵니다.

예:

In [14]: s = pd.Series(pd.timedelta_range(start='1 days', end='12 days', freq='3000T'))

In [15]: s
Out[15]: 
0    1 days 00:00:00
1    3 days 02:00:00
2    5 days 04:00:00
3    7 days 06:00:00
4    9 days 08:00:00
5   11 days 10:00:00
dtype: timedelta64[ns]

In [16]: s.dt.days
Out[16]: 
0     1
1     3
2     5
3     7
4     9
5    11
dtype: int64

일반적으로 - 속성을 사용하여 축소된 형식의timedelta.

In [17]: s.dt.components
Out[17]: 
   days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0     1      0        0        0             0             0            0
1     3      2        0        0             0             0            0
2     5      4        0        0             0             0            0
3     7      6        0        0             0             0            0
4     9      8        0        0             0             0            0
5    11     10        0        0             0             0            0

이제 다음을 확인합니다.hours속성:

In [23]: s.dt.components.hours
Out[23]: 
0     0
1     2
2     4
3     6
4     8
5    10
Name: hours, dtype: int64

시간 델타 계열이 있다고 가정합니다.

import pandas as pd
from datetime import datetime
z = pd.DataFrame({'a':[datetime.strptime('20150101', '%Y%m%d')],'b':[datetime.strptime('20140601', '%Y%m%d')]})

td_series = (z['a'] - z['b'])

이 시간 델타 열 또는 열을 변환하는 한 가지 방법은 시간 델타 개체(pandas 0.15.0+)에 캐스팅한 다음 개체에서 날짜를 추출하는 것입니다.

td_series.astype(pd.Timedelta).apply(lambda l: l.days)

또 다른 방법은 시리즈를 일 단위의 시간 델타 64로 캐스팅한 다음 int로 캐스팅하는 것입니다.

td_series.astype('timedelta64[D]').astype(int)

먼저 다음을 사용하여 판다 날짜 시간 열을 변환합니다.

## Convert time in pandas date time
df['Start'] = pd.to_datetime(df['Start'], errors='coerce')

이 작업이 완료되면 다음 명령을 사용하여 두 날짜를 뺍니다.

df["Duration_after subtraction"] = (df['End_Time'] - df['Start_Time']   / np.timedelta64(1, 'm')

시간으로 변환하려면 'm' 대신 'h'를 사용합니다.

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/18215317/extracting-days-from-a-numpy-timedelta64-value