极客笔记Python Pandas – 返回分钟级精度的新时间差
在数据分析中，时间戳是一个重要的概念，它可以用于描述数据的时间特征。在 Pandas 中，我们可以使用 Timestamp 类型来表示时间戳，但是如果我们需要计算两个时间戳之间的差值，会发现 Timestamp 类型不够方便。在 Pandas 0.23.0 版本中，新引入了 Timedelta 类型，它能够返回分钟级别的时间差。本文将介绍如何使用 Pandas 的 Timedelta。
Timedelta 类型
Timedelta 类型可以用来表示时间差，它的单位可以是年、月、日、小时、分钟、秒、毫秒、微秒、纳秒等。相比于 Timestamp 类型，它提供了更加方便的计算和操作方式。我们可以通过各种方式创建 Timedelta 类型的对象，例如：
import pandas as pd
# 创建一个 Timedelta 对象，表示 1 天
td1 = pd.Timedelta(days=1)
print(td1) # 1 days 00:00:00
# 创建一个 Timedelta 对象，表示 1 小时 30 分钟 10 秒
td2 = pd.Timedelta(hours=1, minutes=30, seconds=10)
print(td2) # 0 days 01:30:10
# 创建一个 Timedelta 对象，表示 10 毫秒
td3 = pd.Timedelta(milliseconds=10)
print(td3) # 0 days 00:00:00.010000
在上面的代码中，我们通过 pd.Timedelta() 函数创建了三个 Timedelta 对象，分别表示 1 天、1 小时 30 分钟 10 秒和 10 毫秒。可以看到，不同的时间差单位会被转换成统一的格式。
我们还可以直接通过字符串创建 Timedelta 对象，字符串包含时间差以及单位，形式为 4 days 5 hours 30 minutes 10 seconds 50 milliseconds 100 microseconds：
td4 = pd.Timedelta('4 days 5 hours 30 minutes 10 seconds 50 milliseconds 100 microseconds')
print(td4) # 4 days 05:30:10.050100
Timedelta 的运算
和 Timestamp 类型一样，Timedelta 类型的对象也可以进行运算。我们可以将两个 Timedelta 对象相加或相减，也可以将 Timedelta 对象乘以一个标量：
td1 = pd.Timedelta(days=1)
td2 = pd.Timedelta(hours=1, minutes=30, seconds=10)
# 相加
td3 = td1 + td2
print(td3) # 1 days 01:30:10
# 相减
td4 = td1 - td2
print(td4) # 0 days 22:29:50
# 乘以标量
td5 = 2 * td1
print(td5) # 2 days 00:00:00
在上面的示例中，我们将两个 Timedelta 对象相加、相减和乘以标量，并且可以发现，所有的结果都可以正确地计算出来，这些运算符也遵循一般的数学规则。
此外，我们还可以将 Timedelta 对象加到 Timestamp 对象上，或从 Timestamp 对象上减去 Timedelta 对象，得到一个新的 Timestamp 对象：
import pandas as pd
# 创建一个 Timestamp 对象
ts = pd.Timestamp('2020-01-01 12:00:00')
# 创建一个 Timedelta 对象，表示 1 小时
td = pd.Timedelta(hours=1)
# 将 Timedelta 加到 Timestamp 上
result1 = ts + td
print(result1) # 2020-01-01 13:00:00
# 将 Timedelta 从 Timestamp 上减去
result2 = ts- td
print(result2) # 2020-01-01 11:00:00
在上述示例中，我们创建了一个 `Timestamp` 对象 `ts` 和一个 `Timedelta` 对象 `td`，然后将 `td` 加到 `ts` 上得到新的 `Timestamp` 对象 `result1`，将 `td` 从 `ts` 上减去得到新的 `Timestamp` 对象 `result2`。
## Timedelta 的精度
在 Pandas 0.23.0 版本中新增的 `Timedelta` 类型比之前的时间差类型更加精确，能够支持亚微秒级别的精度，这对于一些需要高精度时间差的应用场景非常有用，例如计算股票的交易时间。下面是一个例子：
```python
import pandas as pd
# 创建一个 Timestamp 对象，表示交易开始时间
start = pd.Timestamp('2020-01-01 09:30:00')
# 创建一个 Timestamp 对象，表示交易结束时间
end = pd.Timestamp('2020-01-01 16:00:00')
# 计算交易时间
trade_time = end - start - pd.Timedelta(hours=1)
# 输出交易时间
print(trade_time) # 06:30:00
在上述示例中，我们首先创建了一个 Timestamp 对象 start 表示交易开始时间，再创建一个 Timestamp 对象 end 表示交易结束时间。然后，我们计算出交易时间 trade_time，减去了中午的休息时间（1 小时）。由于 Timedelta 类型支持分钟级别的精度，所以我们能够正确地计算出交易时间。
结论
在本文中，我们介绍了 Pandas 中的 Timedelta 类型，它可以用来表示时间差，单位可以是年、月、日、小时、分钟、秒、毫秒、微秒、纳秒等，相比于 Timestamp 类型更加方便操作。同时，新版本的 Timedelta 类型支持分钟级别的精度，能够满足一些需要高精度时间差的应用场景。