Python Pandas – 返回秒向下舍入的新时间差

在数据分析和处理过程中，我们经常会遇到时间序列数据。而对于时间序列数据的处理，需要用到时间差（timedelta）。在Python Pandas中，有一种非常方便的方法来创建时间差对象，即使用pd.Timedelta()方法。在这篇文章中，我们将讨论Python Pandas中如何使用pd.Timedelta()方法来返回向下取整到秒的时间差。

`pd.Timedelta()`方法

在Python Pandas中，pd.Timedelta是用于表示时间差的类。我们可以使用pd.Timedelta()方法来创建一个时间差对象。下面是pd.Timedelta()方法的基本语法：

pd.Timedelta(value, unit=None)

其中，value表示时间差的大小，可以是一个整数或一个字符串；unit表示时间差的单位，默认为'ns'（纳秒）。Python Pandas支持的时间差单位包括：

'D'：天
'h'：小时
'm'：分钟
's'：秒
'ms'：毫秒
'us'：微秒
'ns'：纳秒

下面是创建时间差对象的一些示例：

import pandas as pd

# 创建一个时间差为1天
delta1 = pd.Timedelta(1, unit='D')
print(delta1)  # 输出 1 day 00:00:00

# 创建一个时间差为2小时
delta2 = pd.Timedelta(2, unit='h')
print(delta2)  # 输出 0 days 02:00:00

# 创建一个时间差为30分钟
delta3 = pd.Timedelta('30 minutes')
print(delta3)  # 输出 0 days 00:30:00

# 创建一个时间差为600秒
delta4 = pd.Timedelta('600s')
print(delta4)  # 输出 0 days 00:10:00

向下舍入到秒的时间差

有时候，我们需要把一个时间差向下舍入到秒。例如，我们想要把一个时间差0 days 00:02:35.435749向下舍入到秒，即得到0 days 00:02:35。这时，我们可以使用Python Pandas中的floor方法。

floor方法可以将一个时间差向下舍入到指定的时间差单位。例如，如果我们想将一个时间差向下舍入到秒，则可以将floor方法的参数设置为's'。下面是使用floor方法向下舍入到秒的示例：

import pandas as pd

# 创建一个时间差为2分35秒749毫秒
delta = pd.Timedelta('0 days 00:02:35.749')

# 向下舍入到秒
delta_floored = delta.floor('s')

print(delta)           # 输出 0 days 00:02:35.749000
print(delta_floored)   # 输出 0 days 00:02:35

从输出结果可以看出，delta_floored对象被成功向下舍入到了秒。

完整示例

下面是一个完整的示例，其中我们将使用从一个CSV文件中读取的时间序列数据，创建一个新的时间序列数据，这个数据的时间差是原来数据中时间差向下舍入到秒的结果。

import pandas as pd

# 读取CSV文件并创建DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='time')

# 将索引转为时间戳，并获取时间差序列
time_diff_series = pd.to_timedelta(df.index).diff()

# 将时间差向下舍入到秒，并创建新的时间序列数据
new_index = pd.to_datetime(df.index) - time_diff_series.floor('s')

# 将新的时间序列数据和原始DataFrame合并df_new = df.set_index(new_index)

# 将新的DataFrame写入CSV文件
df_new.to_csv('data_new.csv')

在上面的代码中，我们首先使用pd.read_csv()方法从CSV文件中读取数据，并将索引列time设置为时间序列索引。然后，我们使用pd.to_timedelta()方法将时间序列转换为时间差序列，并使用diff()方法计算相邻时间差之间的差值。接着，我们使用floor()方法将时间差向下舍入到秒。最后，我们使用pd.to_datetime()方法将时间序列转换为日期时间索引，并使用set_index()方法将新的索引设置为日期时间索引，从而获得新的DataFrame对象。最后，我们使用to_csv()方法将新的DataFrame对象写入CSV文件。