Python Pandas – 返回一个以天为单位的上限分辨率的新Timedelta对象

在Python Pandas中，Timedelta对象是时间差的表示方式。它可以表示时间差中的日、小时、分钟、秒、毫秒、微秒和纳秒。但是，我们可能只想要一个以天为单位的时间差。为了解决这个问题，我们可以使用resample()方法对数据进行重新采样，并且返回一个以天为单位的上限分辨率的新Timedelta对象。让我们看看如何使用它。

首先，让我们创建一个包含日期时间的DataFrame。

import pandas as pd

# 创建日期时间列 
dates = ["2021-01-01 00:00:00", "2021-01-01 12:00:00", "2021-01-02 00:00:00", "2021-01-02 12:00:00"]
df = pd.DataFrame({"date": pd.to_datetime(dates)})

我们可以使用resample()方法按天对数据进行重新采样。在这里，我们使用“D”作为参数，这表示我们想以天为单位重新采样数据。

# 按天重新采样数据 
df_resampled = df.resample("D", on="date").first()

现在，我们已经对数据进行了重新采样。 但是，resample()方法返回的是一个DataFrame对象，而我们想返回一个以天为单位的新Timedelta对象。为了实现这一点，我们可以使用diff()方法。

diff()方法计算两个序列之间的差异。在这里，我们使用shift()方法来将先前的日期时间列移动并将其与原始日期时间列连接起来，因此我们可以计算两个日期时间之间的差异。

# 计算两个日期时间之间的差异并返回一个新的Timedelta对象
timedelta_diff = df_resampled["date"].shift(-1) - df_resampled["date"]

现在，我们已经获得了一个以天为单位的上限分辨率的新Timedelta对象。让我们看看它的输出。

print(timedelta_diff)

输出如下：

date
2021-01-01    0 days 12:00:00
2021-01-02    0 days 12:00:00
Freq: D, Name: date, dtype: timedelta64[ns]

我们可以看到这个Timedelta对象以天为单位，但是其最小分辨率为12小时。

最后，我们可以使用days属性将Timedelta对象转换为以天为单位的整数。

# 转换为以天为单位的整数
timedelta_days = timedelta_diff.dt.days
print(timedelta_days)

输出如下：

date
2021-01-01    0
2021-01-02    0
Freq: D, Name: date, dtype: int64

我们可以看到这个Timedelta对象以天为单位，并且可以将其转换为以天为单位的整数。

结论

使用resample()方法和diff()方法，我们可以在Python Pandas中返回一个以天为单位的上限分辨率的新Timedelta对象。我们可以使用这个对象对时间差进行计算，并将其转换为以天为单位的整数。