极客笔记Python Pandas – 返回毫秒取整的新Timedelta
在我们的日常开发中，经常需要使用 Pandas 库进行数据处理。而 Pandas 中的 Timedelta 类是表示时间差的数据类型，像一些时间戳的差值也可以用 Timedelta 表示。然而，Pandas 中提供的 Timedelta 仅能精确到微秒，这使得我们如何快速对时间进行毫秒级的取整操作呢？本篇文章将向大家介绍如何使用 Pandas 对毫秒进行取整，让我们的代码更为精确。
Timedelta 的使用
在开始了解毫秒取整的方法之前，先简单了解一下 Pandas 中的 Timedelta 的使用。Timedelta 可以用于表示时间差和时间偏移，并且可以进行加减运算。我们可以通过将字符串、整数或 float 类型的值转换为 Timedelta 。下面是一个示例：
import pandas as pd
# 表示两个时间戳的差值为 5 秒
delta = pd.Timestamp('2021-10-01 12:00:05') - pd.Timestamp('2021-10-01 12:00:00')
print(delta)
# Timedelta('0 days 00:00:05')
上述示例可以看到，两个时间戳的差值被表示成了一个 Timedelta 对象。
# 可以使用字符串、整数、float 类型的值来创建 Timedelta 对象，以下分别表示一分钟、半分钟、十秒钟、三微秒、10 毫秒
td1 = pd.Timedelta('1 minute')
td2 = pd.Timedelta('30.5s')
td3 = pd.Timedelta('10 seconds')
td4 = pd.Timedelta('3 us')
td5 = pd.Timedelta('10ms')
print(td1, td2, td3, td4, td5)
# Timedelta('0 days 00:01:00') Timedelta('0 days 00:00:30.500000') Timedelta('0 days 00:00:10') Timedelta('0 days 00:00:00.000003') Timedelta('0 days 00:00:00.010000')
返回毫秒取整的新 Timedelta
Pandas 中提供的 Timedelta 只能精确到微秒，但我们很常见的场景是需要对时间进行毫秒级的取整。比如一个从 ETL 导入的带有毫秒的时间戳数据，如果需要按照天、小时、分钟等等进行统计分析，就需要对时间进行取整操作。那么，在 Pandas 中如何实现毫秒的取整操作呢？
Pandas 中提供了 timedelta.resolution 属性，该属性表示可以表达的最小时间长度，其默认值为微秒。我们可以通过设置该属性将 resolution 的值设置为毫秒，这样就可以方便实现毫秒级的取整操作。下面是一个示例：
# 设置 resolution 为毫秒，而不是默认的微秒
pd.Timedelta.resolution = pd.offsets.Millisecond()
# 从字符串转换为 Timedelta 对象
td = pd.Timedelta('1.2311s')
print(td)
# 0 days 00:00:01.231100
# 进行毫秒取整操作
td_ms = td.round('1ms')
print(td_ms)
# 0 days 00:00:01.231000
上述示例中，首先通过设置 pd.Timedelta.resolution = pd.offsets.Millisecond() 将 Timedelta 的 resolution 属性设置为毫秒级别，然后利用 round() 方法对毫秒进行取整操作，实现毫秒级别的精度。
在上述示例中，我们在使用利用 pd.Timedelta.resolution 属性对 Timedelta 库进行修改，这种修改会在整个代码中生效，可能会对多个模块进行影响。而我们在一些临时操作中只需要指定某个 Timedelta 对象的精度即可。这时，我们可以使用 pd.Timedelta 的 floor() 和 ceil() 方法。两个方法均可以将 Timedelta 对象固定到毫秒级或其他精度级别的倍数。
下面是一个使用 floor() 和 ceil() 方法进行毫秒级别的取整的示例：
# 将 Timedelta 固定到毫秒级别的最小时间单位上
td_floor = pd.Timedelta('1.2311s').floor('1ms')
print(td_floor)
# 0 days 00:00:01.231000
# 将 Timedelta 固定到毫秒级别的最大时间单位上
td_ceil = pd.Timedelta('1.2311s').ceil('1ms')
print(td_ceil)
# 0 days 00:00:01.232000
在上述示例中，floor() 方法将 Timedelta 固定到精度的最小值上并向下取整，而 ceil() 方法将 Timedelta 固定到精度的最大值上并向上取整。
结论
以上是 Pandas 中如何进行毫秒取整操作的一些方法。通过设置 pd.Timedelta.resolution 属性、使用 round() 方法、以及使用 floor() 和 ceil() 方法，我们可以很方便地进行毫秒级别的时间取整操作，使得我们的数据处理更加精确，也更符合实际场景的需要。