Python Pandas – 返回具有ns精度的numpy.timedelta64对象

什么是numpy.timedelta64对象？

numpy.timedelta64对象表示两个日期或时间之间的差异。它在进行日期和时间计算时非常有用。默认情况下，numpy.timedelta64对象具有微秒的精度，但是在需要更高精度的情况下，可以使用ns精度。

以下是一个简单的示例，展示了如何创建一个numpy.timedelta64对象，以及如何访问其值：

import numpy as np

# 创建一个numpy.timedelta64对象
delta = np.timedelta64(1, 'D')
print(delta)  # 输出：1 days

# 访问对象的值
print(delta.item().total_seconds())  # 输出：86400.0

在上面的示例中，我们创建了一个np.timedelta64对象，其值为1天，然后通过item()方法将其转换为标准的Pythontimedelta对象。最后，我们可以使用total_seconds()来返回以秒为单位的总时间。

如何改变numpy.timedelta64对象的精度？

默认情况下，np.timedelta64对象具有微秒的精度。如果需要更高的精度，可以将ns作为单位传递给对象。以下是一个示例，展示了如何以ns精度创建np.timedelta64对象：

import numpy as np

# 创建一个numpy.timedelta64对象，其值为1纳秒
delta = np.timedelta64(1, 'ns')
print(delta)  # 输出：1 nanoseconds

在上面的示例中，我们创建了一个np.timedelta64对象，其值为1纳秒。

要改变现有np.timedelta64对象的精度，可以使用astype()方法。以下是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个默认精度为微秒的numpy.timedelta64对象
delta_micro = np.timedelta64(1, 'us')
print(delta_micro)  # 输出：1 microseconds

# 将其转换为纳秒精度的numpy.timedelta64对象
delta_nano = delta_micro.astype('timedelta64[ns]')
print(delta_nano)  # 输出：1000 nanoseconds

在上面的示例中，我们首先创建了一个默认精度为微秒的np.timedelta64对象，然后使用astype()方法将其转换为纳秒精度的对象。

如何使用Pandas返回具有ns精度的numpy.timedelta64对象？

Pandas是一个面向数据分析的Python库，允许使用高级数据结构和操作来快速处理大量数据。 Pandas提供了许多方法来处理日期和时间数据。

在Pandas中，可以使用to_timedelta()函数将日期和时间字符串转换为np.timedelta64对象。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建具有微秒精度的时间差值Series
delta_series_micro = pd.Series(['00:01:00.000000', '00:02:00.000000'])

# 使用to_timedelta函数将其转换为纳秒精度的时间差值Series
delta_series_nano = pd.to_timedelta(delta_series_micro, unit='ns')
print(delta_series_nano)

在上面的示例中，我们首先创建了一个具有微秒精度的时间差值Series，然后使用to_timedelta()函数将其转换为纳秒精度的时间差值Series。