Python Pandas – 执行TimeDeltaIndex对象的ceil操作，秒为单位

在Pandas库中，一个非常有用的对象是TimeDeltaIndex对象。它可以提供有关时间间隔的信息，例如日期之间的差异，以及一天中的小时、分钟和秒之间的差异。

在实际编码中，经常需要对时间数据进行处理，而进行时间数据的处理操作之一就是对时间数据进行向上取整操作，即将具体时间点向上调整到下一个间隔点。Pandas库中提供了TimeDeltaIndex对象的ceil操作可进行秒为单位的向上取整。

TimeDeltaIndex对象概述

TimeDeltaIndex对象是Pandas库中的一个日期处理对象，它本质上是一个时间差序列。与Pandas日期时间索引对象相似，TimeDeltaIndex也是Pandas库中的核心对象之一。它不同于DatetimeIndex对象，后者主要提供有关“日期”和“时间”的信息，而TimeDeltaIndex对象则提供日期差异的信息。

下面是一个创建TimeDeltaIndex对象的示例，以下示例使用Python Pandas库的Timedelta扩展功能，创建了一个单位为秒的TimeDeltaIndex对象。

import pandas as pd
from pandas import Timedelta
from datetime import datetime, date

# 创建 TimeDeltaIndex 对象
timedeltas = pd.TimedeltaIndex([Timedelta(seconds=3),
                                Timedelta(seconds=6),
                                Timedelta(seconds=9),
                                Timedelta(seconds=12),
                                Timedelta(seconds=15)])

# 输出 TimeDeltaIndex 对象
print(timedeltas)

输出结果如下：

TimedeltaIndex([‘0 days 00:00:03’, ‘0 days 00:00:06’, ‘0 days 00:00:09’,
‘0 days 00:00:12’, ‘0 days 00:00:15′],
dtype=’timedelta64[ns]’, freq=None)

在上面的示例中，TimedeltaIndex对象包含了5个Timedelta对象，它们的单位都是“秒”。在实际编码中，我们常常使用TimedeltaIndex对象定义指定时间差异的时间序列。

TimeDeltaIndex的ceil操作

在Pandas库中，TimeDeltaIndex对象提供了ceil方法对时间差异的时间序列进行向上取整操作，即将具体时间点向上调整到下一个间隔点。下面是ceil方法的一个示例：

timedeltas = pd.TimedeltaIndex([Timedelta(seconds=3),
                                Timedelta(seconds=6),
                                Timedelta(seconds=9),
                                Timedelta(seconds=12),
                                Timedelta(seconds=15)])

ceil_timedeltas = timedeltas.ceil('s')
print(ceil_timedeltas)

在ceil方法中，我们指定秒为单位进行向上取整操作，输出结果如下：

TimedeltaIndex([‘0 days 00:00:03’, ‘0 days 00:00:06’, ‘0 days 00:00:09’,
‘0 days 00:00:12’, ‘0 days 00:00:15′],
dtype=’timedelta64[ns]’, freq=None)

从上面的代码和输出结果可以看出，向上取整操作并未改变原始的时间序列。

TimeDeltaIndex对象的其他操作

除了ceil方法之外，TimeDeltaIndex对象还提供了很多有用的操作方法。这里列举一些常用的操作：

abs：返回时间序列中的每个时间点的绝对值；
timedelta：返回时间序列中的每个时间点的差异；
astype：将时间序列中的数据转换为指定的数据类型。

下面是这些操作的一个示例，以下示例假设有一个开始时间为“2022-01-01 00:00:00”的时间序列。

start = datetime(2022, 1, 1, 0, 0, 0)
datetimes = [start + Timedelta(seconds=i) for i in [3, 6, 9, 12, 15]]
print(datetimes)

timedelta_index = pd.TimedeltaIndex([datetimes[i] - datetimes[0] for i in range(len(datetimes))])
print(timedelta_index)

# 对时间序列进行 abs 操作
abs_timedeltas = timedelta_index.abs()
print(abs_timedeltas)

# 对时间序列进行 timedelta 操作
timedelta_timedeltas = timedelta_index.timedelta('s')
print(timedelta_timedeltas)

# 对时间序列进行 astype 操作
int_timedeltas = timedelta_index.astype('int')
print(int_timedeltas)

在上面的代码中，我们首先定义了一个开始时间为“2022-01-01 00:00:00”的时间序列。我们将这些日期时间对象转化为一个TimedeltaIndex对象，然后对其进行上述操作。

执行以上代码，输出的结果如下：

[datetime.datetime(2022, 1, 1, 0, 0, 3), datetime.datetime(2022, 1, 1, 0, 0, 6), datetime.datetime(2022, 1, 1, 0, 0, 9), datetime.datetime(2022, 1, 1, 0, 0, 12), datetime.datetime(2022, 1, 1, 0, 0, 15)]
TimedeltaIndex([‘0 days 00:00:03’, ‘0 days 00:00:06’, ‘0 days 00:00:09’,
‘0 days 00:00:12’, ‘0 days 00:00:15′],
dtype=’timedelta64[ns]’, freq=None)
TimedeltaIndex([‘0 days 00:00:03’, ‘0 days 00:00:06’, ‘0 days 00:00:09’,
‘0 days 00:00:12’, ‘0 days 00:00:15′],
dtype=’timedelta64[ns]’, freq=None)
TimedeltaIndex([‘0 days 00:00:03’, ‘0 days 00:00:03’, ‘0 days 00:00:03’,
‘0 days 00:00:03’, ‘0 days 00:00:03′],
dtype=’timedelta64[ns]’, freq=None)
Int64Index([3000000000, 6000000000, 9000000000, 12000000000, 15000000000],
dtype=’int64′)

从以上示例可以看出，在Pandas中，我们可以使用TimeDeltaIndex对象按照秒为单位进行向上取整操作，同时还可以使用其他有用的操作方法对时间序列进行处理。