Python Pandas – 如何使用分钟频率舍入TimeDeltaIndex

在 Pandas 中，我们可以使用 TimeDeltaIndex 来计算时间差，并将其应用于时间戳或日期时间数据中。通过 TimeDeltaIndex，我们可以执行一系列时间的算术操作，如加减、乘除等。在本篇文章中，我们将探讨如何使用分钟频率来舍入 TimeDeltaIndex。

创建 TimeDeltaIndex

首先，我们需要创建 TimeDeltaIndex。可以使用 pandas.to_timedelta 函数将时间差转换为 TimeDeltaIndex。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个时间差对象
td = pd.to_timedelta(['00:05:30', '00:10:45', '01:15:30'])

# 将时间差对象转换为 TimeDeltaIndex
tdi = pd.TimedeltaIndex(td)
print(tdi)

该代码将创建一个包含三个时间差的 TimeDeltaIndex，并将其打印输出。输出结果如下：

TimedeltaIndex(['0 days 00:05:30', '0 days 00:10:45', '0 days 01:15:30'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

使用分钟频率舍入 TimeDeltaIndex

使用分钟频率舍入 TimeDeltaIndex，我们可以使用 TimeDeltaIndex.floor 方法。该方法将 TimeDeltaIndex 中的时间差舍入到小时的下限，分钟保留到整数或小数分位。以下是一个示例代码：

# 创建一个时间差对象
td = pd.to_timedelta(['00:05:30', '00:10:45', '01:15:30'])

# 将时间差对象转换为 TimeDeltaIndex
tdi = pd.TimedeltaIndex(td)

# 使用分钟频率舍入 TimeDeltaIndex
tdi_floor = tdi.floor('min')
print(tdi_floor)

该代码将创建一个包含三个时间差的 TimeDeltaIndex，并将其使用分钟频率进行舍入。输出结果如下：

TimedeltaIndex(['0 days 00:05:00', '0 days 00:10:00', '0 days 01:15:00'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

可以看出，输出结果中的分钟都被舍入为整数分位。

我们还可以使用 TimeDeltaIndex.ceil 方法将时间差舍入到小时的上限。以下是一个示例代码：

# 使用分钟频率舍入 TimeDeltaIndex
tdi_ceil = tdi.ceil('min')
print(tdi_ceil)

该代码将创建一个包含三个时间差的 TimeDeltaIndex，并将其使用分钟频率进行上舍入。输出结果如下：

TimedeltaIndex(['0 days 00:06:00', '0 days 00:11:00', '0 days 01:16:00'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

将 TimeDeltaIndex 应用于 DataFrame

上述示例中，我们仅使用了一个 TimeDeltaIndex 对象。现在，我们将演示如何将 TimeDeltaIndex 应用于 DataFrame。

首先，我们需要创建一个包含时间戳的 DataFrame。以下是一个示例代码：

# 创建一个包含时间戳的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('20200101', periods=5, freq='min')})
df['timedelta'] = df['time'].diff().fillna(pd.Timedelta(seconds=0))
print(df)

该代码将创建一个包含时间戳的 DataFrame，并使用 diff 方法计算时间戳之间的时间差，并在新列中存储结果。输出结果如下：

                 time timedelta
0 2020-01-01 00:00:00  00:00:00
1 2020-01-01 00:01:00  00:01:00
2 2020-01-01 00:02:00  00:01:00
3 2020-01-01 00:03:00  00:01:00
4 2020-01-01 00:04:00  00:01:接下来，我们可以使用前面提到的方法，将 DataFrame 中的时间差使用分钟频率舍入。以下是一个示例代码：

``` python
# 使用分钟频率舍入时间差
df['timedelta_floor'] = df['timedelta'].dt.floor('min')
print(df)

该代码将使用 floor 方法，将 DataFrame 中的时间差按分钟频率进行舍入，并在新列中存储结果。输出结果如下：

                 time timedelta timedelta_floor
0 2020-01-01 00:00:00  00:00:00        00:00:00
1 2020-01-01 00:01:00  00:01:00        00:01:00
2 2020-01-01 00:02:00  00:01:00        00:01:00
3 2020-01-01 00:03:00  00:01:00        00:01:00
4 2020-01-01 00:04:00  00:01:00        00:01:00

可以看出，新列中的时间差已经被舍入到分钟。