search

100 ngày trăn trở

1 năms trước
Trả lời: 0
Lượt xem: 49

Timedeltas là sự khác biệt về thời gian, được biểu thị bằng đơn vị khác biệt, e. g. ngày, giờ, phút, giây. Chúng có thể là cả tích cực và tiêu cực

Show

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8 là một lớp con của 
In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
9 và hoạt động theo cách tương tự, nhưng cho phép tương thích với các loại 
In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
0 cũng như một loạt các biểu diễn, phân tích cú pháp và thuộc tính tùy chỉnh

phân tích cú pháp

Bạn có thể xây dựng một vô hướng 

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8 thông qua các đối số khác nhau, bao gồm các chuỗi

In [1]: import datetime

# strings
In [2]: pd.Timedelta("1 days")
Out[2]: Timedelta('1 days 00:00:00')

In [3]: pd.Timedelta("1 days 00:00:00")
Out[3]: Timedelta('1 days 00:00:00')

In [4]: pd.Timedelta("1 days 2 hours")
Out[4]: Timedelta('1 days 02:00:00')

In [5]: pd.Timedelta("-1 days 2 min 3us")
Out[5]: Timedelta('-2 days +23:57:59.999997')

# like datetime.timedelta
# note: these MUST be specified as keyword arguments
In [6]: pd.Timedelta(days=1, seconds=1)
Out[6]: Timedelta('1 days 00:00:01')

# integers with a unit
In [7]: pd.Timedelta(1, unit="d")
Out[7]: Timedelta('1 days 00:00:00')

# from a datetime.timedelta/np.timedelta64
In [8]: pd.Timedelta(datetime.timedelta(days=1, seconds=1))
Out[8]: Timedelta('1 days 00:00:01')

In [9]: pd.Timedelta(np.timedelta64(1, "ms"))
Out[9]: Timedelta('0 days 00:00:00.001000')

# negative Timedeltas have this string repr
# to be more consistent with datetime.timedelta conventions
In [10]: pd.Timedelta("-1us")
Out[10]: Timedelta('-1 days +23:59:59.999999')

# a NaT
In [11]: pd.Timedelta("nan")
Out[11]: NaT

In [12]: pd.Timedelta("nat")
Out[12]: NaT

# ISO 8601 Duration strings
In [13]: pd.Timedelta("P0DT0H1M0S")
Out[13]: Timedelta('0 days 00:01:00')

In [14]: pd.Timedelta("P0DT0H0M0.000000123S")
Out[14]: Timedelta('0 days 00:00:00.000000123')

(

In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
2) cũng có thể được sử dụng trong xây dựng

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')

Hơn nữa, các phép toán giữa các số vô hướng mang lại một số vô hướng khác 

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8

________số 8_______

to_timedelta

Sử dụng 

In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
4 cấp cao nhất, bạn có thể chuyển đổi vô hướng, mảng, danh sách hoặc Sê-ri từ định dạng / giá trị timedelta được công nhận thành loại 
In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8. Nó sẽ xây dựng Sê-ri nếu đầu vào là Sê-ri, vô hướng nếu đầu vào giống vô hướng, nếu không, nó sẽ xuất ra một 
In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
6

Bạn có thể phân tích cú pháp một chuỗi thành Timedelta

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')

hoặc một danh sách/mảng chuỗi

In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

Đối số từ khóa 

In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
7 chỉ định đơn vị của Timedelta nếu đầu vào là số

In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

Cảnh báo

Nếu một chuỗi hoặc mảng chuỗi được chuyển làm đầu vào thì đối số từ khóa 

In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
7 sẽ bị bỏ qua. Nếu một chuỗi không có đơn vị được chuyển thì đơn vị mặc định là nano giây được giả định

giới hạn múi giờ

gấu trúc đại diện cho 

In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
9 ở độ phân giải nano giây sử dụng số nguyên 64 bit. Như vậy, giới hạn số nguyên 64 bit xác định giới hạn 
In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8

In [22]: pd.Timedelta.min
Out[22]: Timedelta('-106752 days +00:12:43.145224193')

In [23]: pd.Timedelta.max
Out[23]: Timedelta('106751 days 23:47:16.854775807')

hoạt động

Bạn có thể thao tác trên Sê-ri/Khung dữ liệu và xây dựng Sê-ri 

In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
1 thông qua phép trừ trên Sê-ri 
In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
2 hoặc Sê-ri 
In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
3

In [24]: s = pd.Series(pd.date_range("2012-1-1", periods=3, freq="D"))

In [25]: td = pd.Series([pd.Timedelta(days=i) for i in range(3)])

In [26]: df = pd.DataFrame({"A": s, "B": td})

In [27]: df
Out[27]: 
           A      B
0 2012-01-01 0 days
1 2012-01-02 1 days
2 2012-01-03 2 days

In [28]: df["C"] = df["A"] + df["B"]

In [29]: df
Out[29]: 
           A      B          C
0 2012-01-01 0 days 2012-01-01
1 2012-01-02 1 days 2012-01-03
2 2012-01-03 2 days 2012-01-05

In [30]: df.dtypes
Out[30]: 
A     datetime64[ns]
B    timedelta64[ns]
C     datetime64[ns]
dtype: object

In [31]: s - s.max()
Out[31]: 
0   -2 days
1   -1 days
2    0 days
dtype: timedelta64[ns]

In [32]: s - datetime.datetime(2011, 1, 1, 3, 5)
Out[32]: 
0   364 days 20:55:00
1   365 days 20:55:00
2   366 days 20:55:00
dtype: timedelta64[ns]

In [33]: s + datetime.timedelta(minutes=5)
Out[33]: 
0   2012-01-01 00:05:00
1   2012-01-02 00:05:00
2   2012-01-03 00:05:00
dtype: datetime64[ns]

In [34]: s + pd.offsets.Minute(5)
Out[34]: 
0   2012-01-01 00:05:00
1   2012-01-02 00:05:00
2   2012-01-03 00:05:00
dtype: datetime64[ns]

In [35]: s + pd.offsets.Minute(5) + pd.offsets.Milli(5)
Out[35]: 
0   2012-01-01 00:05:00.005
1   2012-01-02 00:05:00.005
2   2012-01-03 00:05:00.005
dtype: datetime64[ns]

Các phép toán với số vô hướng từ chuỗi 

In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
1

In [36]: y = s - s[0]

In [37]: y
Out[37]: 
0   0 days
1   1 days
2   2 days
dtype: timedelta64[ns]

Chuỗi múi giờ có giá trị 

In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
5 được hỗ trợ

In [38]: y = s - s.shift()

In [39]: y
Out[39]: 
0      NaT
1   1 days
2   1 days
dtype: timedelta64[ns]

Các phần tử có thể được đặt thành 

In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
5 bằng cách sử dụng 
In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
7 tương tự với datetimes

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
0

Toán hạng cũng có thể xuất hiện theo thứ tự đảo ngược (một đối tượng đơn lẻ được vận hành với Sê-ri)

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
1

Các hoạt động của 

In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
8 và 
In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
9 tương ứng được hỗ trợ trên các khung

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
2

Hoạt động của 

In [22]: pd.Timedelta.min
Out[22]: Timedelta('-106752 days +00:12:43.145224193')

In [23]: pd.Timedelta.max
Out[23]: Timedelta('106751 days 23:47:16.854775807')
0 cũng được hỗ trợ trên Sê-ri. Một kết quả vô hướng sẽ là một 
In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
3

Bạn có thể fillna trên timedelta, chuyển timedelta để nhận một giá trị cụ thể

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
4

Bạn cũng có thể phủ định, nhân lên và sử dụng 

In [22]: pd.Timedelta.min
Out[22]: Timedelta('-106752 days +00:12:43.145224193')

In [23]: pd.Timedelta.max
Out[23]: Timedelta('106751 days 23:47:16.854775807')
2 trên 
In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
9

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
5

giảm

Thao tác giảm số cho 

In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
1 sẽ trả về đối tượng 
In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8. Như thường lệ, 
In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
5 bị bỏ qua trong quá trình đánh giá

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
6

chuyển đổi tần số

Sê-ri Timedelta, 

In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
6 và 
In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8 vô hướng có thể được chuyển đổi thành 'tần số' khác bằng cách chia cho một timedelta khác hoặc bằng cách gõ vào một loại timedelta cụ thể. Các hoạt động này mang lại Chuỗi và lan truyền 
In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
5 -> 
In [24]: s = pd.Series(pd.date_range("2012-1-1", periods=3, freq="D"))

In [25]: td = pd.Series([pd.Timedelta(days=i) for i in range(3)])

In [26]: df = pd.DataFrame({"A": s, "B": td})

In [27]: df
Out[27]: 
           A      B
0 2012-01-01 0 days
1 2012-01-02 1 days
2 2012-01-03 2 days

In [28]: df["C"] = df["A"] + df["B"]

In [29]: df
Out[29]: 
           A      B          C
0 2012-01-01 0 days 2012-01-01
1 2012-01-02 1 days 2012-01-03
2 2012-01-03 2 days 2012-01-05

In [30]: df.dtypes
Out[30]: 
A     datetime64[ns]
B    timedelta64[ns]
C     datetime64[ns]
dtype: object

In [31]: s - s.max()
Out[31]: 
0   -2 days
1   -1 days
2    0 days
dtype: timedelta64[ns]

In [32]: s - datetime.datetime(2011, 1, 1, 3, 5)
Out[32]: 
0   364 days 20:55:00
1   365 days 20:55:00
2   366 days 20:55:00
dtype: timedelta64[ns]

In [33]: s + datetime.timedelta(minutes=5)
Out[33]: 
0   2012-01-01 00:05:00
1   2012-01-02 00:05:00
2   2012-01-03 00:05:00
dtype: datetime64[ns]

In [34]: s + pd.offsets.Minute(5)
Out[34]: 
0   2012-01-01 00:05:00
1   2012-01-02 00:05:00
2   2012-01-03 00:05:00
dtype: datetime64[ns]

In [35]: s + pd.offsets.Minute(5) + pd.offsets.Milli(5)
Out[35]: 
0   2012-01-01 00:05:00.005
1   2012-01-02 00:05:00.005
2   2012-01-03 00:05:00.005
dtype: datetime64[ns]
0. Lưu ý rằng phép chia theo vô hướng NumPy là phép chia thực, trong khi phép chia theo kiểu tương đương với phép chia sàn

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
7

Chia hoặc nhân một Sê-ri 

In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
1 với một số nguyên hoặc Sê-ri số nguyên sẽ tạo ra một Sê-ri dtypes 
In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
1 khác

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
8

Phép chia làm tròn (phép chia sàn) của một chuỗi 

In [20]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="s")
Out[20]: 
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:01', '0 days 00:00:02',
                '0 days 00:00:03', '0 days 00:00:04'],
               dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

In [21]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit="d")
Out[21]: TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
1 cho một số vô hướng 
In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8 cho một chuỗi các số nguyên

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
9

Các hoạt động mod (%) và divmod được xác định cho 

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8 khi hoạt động với một kiểu timedelta khác hoặc với một đối số số

In [16]: pd.Timedelta(pd.offsets.Day(2)) + pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2)) + pd.Timedelta(
   ....:     "00:00:00.000123"
   ....: )
   ....: 
Out[16]: Timedelta('2 days 00:00:02.000123')
0

Thuộc tính

Bạn có thể truy cập trực tiếp các thành phần khác nhau của 

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8 hoặc 
In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
6 bằng cách sử dụng các thuộc tính 
In [24]: s = pd.Series(pd.date_range("2012-1-1", periods=3, freq="D"))

In [25]: td = pd.Series([pd.Timedelta(days=i) for i in range(3)])

In [26]: df = pd.DataFrame({"A": s, "B": td})

In [27]: df
Out[27]: 
           A      B
0 2012-01-01 0 days
1 2012-01-02 1 days
2 2012-01-03 2 days

In [28]: df["C"] = df["A"] + df["B"]

In [29]: df
Out[29]: 
           A      B          C
0 2012-01-01 0 days 2012-01-01
1 2012-01-02 1 days 2012-01-03
2 2012-01-03 2 days 2012-01-05

In [30]: df.dtypes
Out[30]: 
A     datetime64[ns]
B    timedelta64[ns]
C     datetime64[ns]
dtype: object

In [31]: s - s.max()
Out[31]: 
0   -2 days
1   -1 days
2    0 days
dtype: timedelta64[ns]

In [32]: s - datetime.datetime(2011, 1, 1, 3, 5)
Out[32]: 
0   364 days 20:55:00
1   365 days 20:55:00
2   366 days 20:55:00
dtype: timedelta64[ns]

In [33]: s + datetime.timedelta(minutes=5)
Out[33]: 
0   2012-01-01 00:05:00
1   2012-01-02 00:05:00
2   2012-01-03 00:05:00
dtype: datetime64[ns]

In [34]: s + pd.offsets.Minute(5)
Out[34]: 
0   2012-01-01 00:05:00
1   2012-01-02 00:05:00
2   2012-01-03 00:05:00
dtype: datetime64[ns]

In [35]: s + pd.offsets.Minute(5) + pd.offsets.Milli(5)
Out[35]: 
0   2012-01-01 00:05:00.005
1   2012-01-02 00:05:00.005
2   2012-01-03 00:05:00.005
dtype: datetime64[ns]
8. Các giá trị này giống hệt với các giá trị được trả về bởi 
In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
9, trong đó, ví dụ: thuộc tính 
In [36]: y = s - s[0]

In [37]: y
Out[37]: 
0   0 days
1   1 days
2   2 days
dtype: timedelta64[ns]
0 biểu thị số giây >= 0 và < 1 ngày. Chúng được ký tùy theo việc 
In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8 có được ký hay không

Các hoạt động này cũng có thể được truy cập trực tiếp thông qua thuộc tính 

In [36]: y = s - s[0]

In [37]: y
Out[37]: 
0   0 days
1   1 days
2   2 days
dtype: timedelta64[ns]
2 của 
In [36]: y = s - s[0]

In [37]: y
Out[37]: 
0   0 days
1   1 days
2   2 days
dtype: timedelta64[ns]
3.

Ghi chú

Lưu ý rằng các thuộc tính KHÔNG phải là giá trị được hiển thị của 

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8. Sử dụng 
In [36]: y = s - s[0]

In [37]: y
Out[37]: 
0   0 days
1   1 days
2   2 days
dtype: timedelta64[ns]
5 để truy xuất các giá trị được hiển thị

Cho một 

In [36]: y = s - s[0]

In [37]: y
Out[37]: 
0   0 days
1   1 days
2   2 days
dtype: timedelta64[ns]
3

In [16]: pd.Timedelta(pd.offsets.Day(2)) + pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2)) + pd.Timedelta(
   ....:     "00:00:00.000123"
   ....: )
   ....: 
Out[16]: Timedelta('2 days 00:00:02.000123')
1

Bạn có thể truy cập trực tiếp giá trị của các trường cho một vô hướng 

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8

In [16]: pd.Timedelta(pd.offsets.Day(2)) + pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2)) + pd.Timedelta(
   ....:     "00:00:00.000123"
   ....: )
   ....: 
Out[16]: Timedelta('2 days 00:00:02.000123')
2

Bạn có thể sử dụng thuộc tính 

In [36]: y = s - s[0]

In [37]: y
Out[37]: 
0   0 days
1   1 days
2   2 days
dtype: timedelta64[ns]
5 để truy cập dạng rút gọn của timedelta. Điều này trả về một 
In [36]: y = s - s[0]

In [37]: y
Out[37]: 
0   0 days
1   1 days
2   2 days
dtype: timedelta64[ns]
9 được lập chỉ mục tương tự như 
In [36]: y = s - s[0]

In [37]: y
Out[37]: 
0   0 days
1   1 days
2   2 days
dtype: timedelta64[ns]
3. Đây là những giá trị được hiển thị của 
In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8

In [16]: pd.Timedelta(pd.offsets.Day(2)) + pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2)) + pd.Timedelta(
   ....:     "00:00:00.000123"
   ....: )
   ....: 
Out[16]: Timedelta('2 days 00:00:02.000123')
3

Bạn có thể chuyển đổi một 

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8 thành một chuỗi bằng phương thức 
In [38]: y = s - s.shift()

In [39]: y
Out[39]: 
0      NaT
1   1 days
2   1 days
dtype: timedelta64[ns]
3

In [16]: pd.Timedelta(pd.offsets.Day(2)) + pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2)) + pd.Timedelta(
   ....:     "00:00:00.000123"
   ....: )
   ....: 
Out[16]: Timedelta('2 days 00:00:02.000123')
4

Timedelta Index

Để tạo một chỉ mục với đồng bằng thời gian, bạn có thể sử dụng hoặc hàm tạo

Sử dụng 

In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
6 bạn có thể truyền các đối tượng dạng chuỗi, 
In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
8, 
In [38]: y = s - s.shift()

In [39]: y
Out[39]: 
0      NaT
1   1 days
2   1 days
dtype: timedelta64[ns]
8 hoặc 
In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
0. Vượt qua 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
00 sẽ đại diện cho các giá trị còn thiếu

In [16]: pd.Timedelta(pd.offsets.Day(2)) + pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2)) + pd.Timedelta(
   ....:     "00:00:00.000123"
   ....: )
   ....: 
Out[16]: Timedelta('2 days 00:00:02.000123')
5

Chuỗi 'suy luận' có thể được chuyển để đặt tần suất của chỉ mục làm tần suất được suy luận khi tạo

In [16]: pd.Timedelta(pd.offsets.Day(2)) + pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2)) + pd.Timedelta(
   ....:     "00:00:00.000123"
   ....: )
   ....: 
Out[16]: Timedelta('2 days 00:00:02.000123')
6

Tạo phạm vi thời gian đồng bằng

Tương tự như , bạn có thể xây dựng các phạm vi thông thường của một 

In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
6 bằng cách sử dụng. Tần suất mặc định cho 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
04 là ngày dương lịch

In [16]: pd.Timedelta(pd.offsets.Day(2)) + pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2)) + pd.Timedelta(
   ....:     "00:00:00.000123"
   ....: )
   ....: 
Out[16]: Timedelta('2 days 00:00:02.000123')
7

Có thể sử dụng nhiều cách kết hợp khác nhau của 

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
05, 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
06 và 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
07 với 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
04

In [16]: pd.Timedelta(pd.offsets.Day(2)) + pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2)) + pd.Timedelta(
   ....:     "00:00:00.000123"
   ....: )
   ....: 
Out[16]: Timedelta('2 days 00:00:02.000123')
8

Tham số 

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
09 có thể truyền nhiều loại

In [16]: pd.Timedelta(pd.offsets.Day(2)) + pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2)) + pd.Timedelta(
   ....:     "00:00:00.000123"
   ....: )
   ....: 
Out[16]: Timedelta('2 days 00:00:02.000123')
9

Việc chỉ định 

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
05, 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
06 và 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
07 sẽ tạo ra một loạt các múi giờ cách đều nhau từ 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
05 đến 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
06, với số phần tử 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
07 trong kết quả là 
In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
6

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
0

Sử dụng Timedelta Index

Tương tự như các chỉ số giống như ngày giờ khác, 

In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
17 và 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
18, bạn có thể sử dụng 
In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
6 làm chỉ mục của các đối tượng gấu trúc

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
1

Các lựa chọn hoạt động tương tự, với sự ép buộc đối với các chuỗi và lát cắt

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
2

Ngoài ra, bạn có thể sử dụng lựa chọn chuỗi một phần và phạm vi sẽ được suy ra

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
3

hoạt động

Cuối cùng, sự kết hợp của 

In [19]: pd.to_timedelta(["1 days 06:05:01.00003", "15.5us", "nan"])
Out[19]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
6 với 
In [15]: pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
Out[15]: Timedelta('0 days 00:00:02')
17 cho phép một số hoạt động kết hợp nhất định bảo toàn NaT

In [17]: pd.to_timedelta("1 days 06:05:01.00003")
Out[17]: Timedelta('1 days 06:05:01.000030')

In [18]: pd.to_timedelta("15.5us")
Out[18]: Timedelta('0 days 00:00:00.000015500')
4

chuyển đổi

Tương tự như chuyển đổi tần số trên 

In [36]: y = s - s[0]

In [37]: y
Out[37]: 
0   0 days
1   1 days
2   2 days
dtype: timedelta64[ns]
3 ở trên, bạn có thể chuyển đổi các chỉ số này để tạo ra một Chỉ số khác

programming python

Bài Viết Liên Quan

Kiểu trả về chữ ký hàm PHP
Kiểu trả về chữ ký hàm PHP

Danh sách Python có thể thay đổi không?
Danh sách Python có thể thay đổi không?

Cách sử dụng dữ liệu JavaScript trong SQL?
Cách sử dụng dữ liệu JavaScript trong SQL?

Câu lệnh while trong PHP là gì?
Câu lệnh while trong PHP là gì?

Độ dài khóa tối đa trong MySQL là bao nhiêu?
Độ dài khóa tối đa trong MySQL là bao nhiêu?

Từ điển trong Python có chưa được lập chỉ mục không?
Từ điển trong Python có chưa được lập chỉ mục không?

HTML PDF động
HTML PDF động

Nhóm chụp python regex nhiều lần
Nhóm chụp python regex nhiều lần

Tại sao python là tốt nhất cho người mới bắt đầu?
Tại sao python là tốt nhất cho người mới bắt đầu?

Danh sách WordPress tất cả các trang
Danh sách WordPress tất cả các trang

MỚI CẬP NHẬP

Cách thanh toán the tín dung qua shoppee năm 2024
2 phúts trước . bởi TrackingProcessor
Môhình hóa hệ thống theo luật phân bố đều năm 2024
28 phúts trước . bởi GleefulProphecy
Con linh cẩu trong tiếng anh là gì năm 2024
35 phúts trước . bởi StartledChivalry
Bài văn biểu cảm về cây nhãn lớp 7 năm 2024
44 phúts trước . bởi BitterRegularity
Sở hữu trí tuệ bản quyền là gì năm 2024
59 phúts trước . bởi AppointedTheater
Nhiệt độ trung bình của macbook bao nhiêu độ f năm 2024
1 giờs trước . bởi InfiniteEmperor
Enter other users mobile number wechat là gì năm 2024
1 giờs trước . bởi SuperbSpaghetti
Công văn hướng dẫn làm ngoài giờ cho bác sĩ năm 2024
1 giờs trước . bởi ForwardIllustration
Lỗi sony xperia l1 camera không xài được năm 2024
1 giờs trước . bởi GiganticHearts
Iphone 6s bị vô hiệu hóa kết nối với itunes năm 2024
2 giờs trước . bởi SuperficialAdherence

Xem Nhiều

Chúng ta cùng cảnh ngộ nghĩa tiếng anh là gì năm 2024
4 ngàys trước . bởi CoronaryClerk
Chứng khoán có dấu sao nghĩa là gì năm 2024
4 ngàys trước . bởi GrainyDwelling
Top 20 view của bts twice và black pink youtube năm 2024
6 ngàys trước . bởi SolicitousArchitecture
On the weekend là thì gì năm 2024
2 ngàys trước . bởi FierceCovering
Co số điện thoại di động nào 9 đó năm 2024
1 ngàys trước . bởi SilverTo-day
Himax premium lub ts40 là gì năm 2024
22 giờs trước . bởi DeepeningMirth
81 2 nguyễn văn giai quận 1 f dakao năm 2024
1 ngàys trước . bởi First-rateMedics
Lỗi font tiếng việt send sms from web to phone năm 2024
6 ngàys trước . bởi InauguralClutches
Các phương pháp dạy học tích cực môn hóa học năm 2024
4 ngàys trước . bởi HastyClearing
Giấy cam kết tiếng anh là gì năm 2024
4 ngàys trước . bởi CountlessAdjustment

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội

Bản quyền © 2024 Inc.