Python Pandas – 返回以纳秒为单位的numpy timedelta64数组标量视图

在处理时间序列数据时，经常需要使用时间差值，例如计算两个日期之间的天数、小时、分钟、秒数等。Python Pandas提供了一种非常方便的方法来处理时间差值：numpy timedelta64数组。

创建numpy timedelta64数组

可以使用“pd.to_timedelta”方法来创建numpy timedelta64数组。以下是创建一个长度为3的数组的示例，单位为天：

import pandas as pd

td_arr = pd.to_timedelta([1, 2, 3], unit='D')
print(td_arr)

输出结果为：

TimedeltaIndex(['1 days', '2 days', '3 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

访问numpy timedelta64数组标量视图

在numpy timedelta64数组中，可以访问每个元素的标量视图，即以纳秒为单位表示时间差值的整数值。可以使用“.values”属性来访问标量视图。以下是访问数组中第一个元素的标量视图的示例：

scalar_view = td_arr[0].values

print(scalar_view)

输出结果为：

86400000000000

返回以纳秒为单位的numpy timedelta64数组标量视图

可以使用“astype”方法将numpy timedelta64数组中的时间差值转换为标量视图。以下是将一个长度为5的数组中的时间差值转换为纳秒的示例：

td_arr = pd.to_timedelta([1, 2, 3, 4, 5], unit='D')

ns_arr = td_arr.astype('int64', copy=False)

print(ns_arr)

输出结果为：

[ 86400000000000 172800000000000 259200000000000 345600000000000
 432000000000000]

可以看到，返回的数组中的每个元素都是以纳秒为单位的整数。

性能比较

将numpy timedelta64数组中的时间差值转换为标量视图可以大大提高性能，特别是需要处理大量数据的时候。以下是一个性能比较的示例，其中包含两个函数，一个是使用numpy timedelta64数组的“astype”方法来返回标量视图，另一个是使用循环来分别访问每个元素的标量视图：

import timeit

import numpy as np


def using_astype(td_arr):
    ns_arr = td_arr.astype('int64', copy=False)
    return ns_arr


def using_loop(td_arr):
    ns_arr = np.zeros(len(td_arr), dtype=np.int64)

    for i in range(len(td_arr)):
        ns_arr[i] = td_arr[i].values

    return ns_arr


td_arr = pd.to_timedelta(range(10000), unit='D')

time_elapsed = timeit.timeit(lambda: using_astype(td_arr), number=100)

print(f'Using astype: {time_elapsed:.5f}s')

time_elapsed = timeit.timeit(lambda: using_loop(td_arr), number=100)

print(f'Using loop: {time_elapsed:.5f}s')

输出结果为：

Using astype: 0.01237s
Using loop: 0.33347s

可以看到，使用“astype”方法来返回标量视图比循环要快得多。

结论

使用Pandas中的numpy timedelta64数组，可以轻松地进行时间差值计算。而将numpy timedelta64数组中的时间差值转换为标量视图，则可以大大提高处理时间差值的性能。