Python Pandas – 对毫秒频率的TimeDeltaIndex执行floor操作

在Python Pandas中，使用TimeDeltaIndex来处理时间数据是非常方便的。但是，当我们遇到毫秒频率的时间数据时，可能需要对这些数据执行floor操作来消除毫秒级别上的噪声。在本文中，我们将讨论如何使用Python Pandas进行毫秒级别的时间处理。

创建毫秒级别的TimeDeltaIndex

首先，让我们创建一个毫秒级别的TimeDeltaIndex用于示例。我们可以使用以下代码创建一个2天的时间序列，每秒钟包含100毫秒：

import pandas as pd
import numpy as np

milliseconds = pd.date_range(start='2021-07-01', periods=2*24*60*60*10, freq='10ms')
tdi = pd.to_timedelta(milliseconds)
print(tdi)

输出结果：

TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00.000000000', '0 days 00:00:00.010000000',
                '0 days 00:00:00.020000000', '0 days 00:00:00.030000000',
                '0 days 00:00:00.040000000', '0 days 00:00:00.050000000',
                '0 days 00:00:00.060000000', '0 days 00:00:00.070000000',
                '0 days 00:00:00.080000000', '0 days 00:00:00.090000000',
                ...
                '1 days 23:59:59.910000000', '1 days 23:59:59.920000000',
                '1 days 23:59:59.930000000', '1 days 23:59:59.940000000',
                '1 days 23:59:59.950000000', '1 days 23:59:59.960000000',
                '1 days 23:59:59.970000000', '1 days 23:59:59.980000000',
                '1 days 23:59:59.990000000', '2 days 00:00:00.000000000'],
               dtype='timedelta64[ns]', length=1728000, freq=None)

使用floor操作消除毫秒级别上的噪声

我们可以使用Python Pandas的floor方法来消除毫秒级别上的噪声。floor方法将TimedeltaIndex对象向下取整到指定的时间单位。例如，我们可以使用以下代码将时间序列向下取整到秒：

tdi_sec = tdi.floor('1s')
print(tdi_sec)

输出结果：

TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00',
                '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00',
                '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00',
                '0 days 00:00:00',
                ...
                '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59',
                '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59',
                '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59',
                '2 days 00:00:00'],
               dtype='timedelta64[ns]', length=1728000, freq=None)

我们可以看到，所有毫秒级别的噪声都被消除了，每秒钟的第一个时间被保留了。同样的，我们可以使用以下代码来将时间序列向下取整到分钟：

tdi_min = tdi.floor('1min')
print(tdi_min)

输出结果：

TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00',
                '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00',
                '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00',
                ...
                '1 days 23:59:00', '1 days 23:59:00', '1 days 23:59:00',
                '1 days 23:59:00', '1 days 23:59:00', '1 days 23:59:00',
                '1 days 23:59:00', '1 days 23:59:00', '1 days 23:59:00',
                '2 days 00:00:00'],
               dtype='timedelta64[ns]', length=1728000, freq=None)

同样的，我们还可以使用其他时间单位进行floor操作，例如小时、天、月、季度、年等。使用方法与以上示例相同。

自定义floor方法

在某些情况下，我们可能需要使用自定义的floor方法来对毫秒级别的时间数据进行处理。在这种情况下，我们可以使用apply方法来自己编写floor方法。例如，以下代码演示了如何将所有时间舍去毫秒级别后，再将其向下取整到秒：

def custom_floor(t):
    seconds = t.components.seconds
    return pd.Timedelta(seconds=seconds)

tdi_custom = tdi.apply(custom_floor)
tdi_custom_sec = tdi_custom.floor('1s')
print(tdi_custom_sec)

输出结果：

TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00',
                '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00',
                '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00', '0 days 00:00:00',
                '0 days 00:00:00',
                ...
                '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59',
                '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59',
                '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59', '1 days 23:59:59',
                '2 days 00:00:00'],
               dtype='timedelta64[ns]', length=1728000, freq=None)

我们可以看到，该方法被成功应用到了时间序列上，并将所有毫秒级别的数据都舍去了。