Python Pandas – 使用整数输入返回Timedelta对象中的纳秒

在处理时间数据时，我们经常需要计算两个时间之间的差值（时间戳）或在给定的时间上进行加减操作。Python中的Pandas库提供了一个非常方便的Timedelta对象，使得在处理时间数据时更加简单。

在Timedelta对象中，我们可以使用相对时间表示，例如”1 day”, “2 hours”, “30 minutes”。还可以使用一个整数来表示有多少个时间单位，例如200（表示200个时间单位，可以是天、小时、分钟等）。在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用整数来表示纳秒，同时也会介绍一些其他用法。

整数输入返回纳秒

想象这样一种场景：我们需要计算两个时间戳之差，其精度为纳秒级别。使用Pandas中的Timedelta对象，我们可以轻松地完成这个任务。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建两个时间戳
start = pd.Timestamp('2021-01-01 00:00:00.000000001')
end = pd.Timestamp('2021-01-01 00:00:01')

# 计算它们之间的差值
diff = end - start

# 将差值转换为Timedelta对象，并输出纳秒数
td = pd.Timedelta(diff)
print(td.components.nanoseconds)

运行结果：

999999999

在上面的示例中，我们首先使用pd.Timestamp()函数创建了一个带有纳秒精度的时间戳。然后，我们计算这两个时间戳之间的差异，并使用pd.Timedelta()函数将其转换为Timedelta对象。最后，我们使用.components.nanoseconds属性访问Timedelta对象中的纳秒数。

需要注意的是，在上面的示例中定义的start时间戳包含了9个“0”，也就是10个“0”不可能被表示。这也是精度上限，如果更改代码，把9个“0”变成10个“0”，代码将崩溃。

使用整数表示其他时间单位

除了纳秒，我们还可以使用整数来表示其他时间单位，例如天、小时、分钟等。在下面的示例中，我们使用整数表示10天：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个Timedelta对象
td = pd.Timedelta(10, unit='D')

print(td)

运行结果：

10 days 00:00:00

在上面的示例中，我们使用了pd.Timedelta()函数来创建一个Timedelta对象。我们使用了两个参数：第一个参数为10，表示有10个时间单位；第二个参数为’D’，表示这10个时间单位为天。因此，上面代码输出了一个表示10天的Timedelta对象。

除了天以外，我们还可以使用’W’表示周，’H’表示小时，’T’表示分钟，’S’表示秒等。例如，下面的代码中，我们使用整数表示3小时：

import pandas as pd

# 创建一个Timedelta对象
td = pd.Timedelta(3, unit='H')

print(td)

运行结果：

0 days 03:00:00

补充

在处理时间数据时，除了Timedelta对象外，还有其他的一些非常有用的函数。例如：

pd.DateOffset()

此函数可以使用相对时间，例如”1 day”或”2 hours”，来实现时间上的加减操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个时间戳
start = pd.Timestamp('2021-01-01 00:00:00')

# 加上2天
end = start + pd.DateOffset(days=2)

print(end)

运行结果：

2021-01-03 00:00:00

在上面的示例中，我们首先创建了一个时间戳start。然后，我们使用pd.DateOffset()函数将2天加到了start上，得到了一个新的时间戳end。最后，我们输出end的值，可以看到，end的值确实是start加上2天后的时间戳。

pd.to_datetime()

此函数可以将字符串、整数等各种格式的输入转换为时间戳。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 将字符串转换为时间戳
ts = pd.to_datetime('2021-01-01 00:00:00')

print(ts)

# 将整数转换为时间戳
ts = pd.to_datetime(1609459200000000000, unit='ns')

print(ts)

运行结果：

2021-01-01 00:00:00
2021-01-01 00:00:00

在上面的示例中，我们首先使用pd.to_datetime()函数将一个字符串转换为时间戳。然后，我们使用pd.to_datetime()函数将一个整数转换为时间戳，其中1609459200000000000表示从1970-01-01 00:00:00开始的纳秒数。

时间频率（Frequency）

时间频率是一种用于表示时间序列的间隔的方式。Pandas中的时间频率用字符串表示，例如’5min’表示5分钟间隔。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个时间索引
idx = pd.date_range('2021-01-01 00:00:00', periods=5, freq='5min')

print(idx)

运行结果：

DatetimeIndex(['2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 00:05:00',
               '2021-01-01 00:10:00', '2021-01-01 00:15:00',
               '2021-01-01 00:20:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='5T')

在上面的示例中，我们首先使用pd.date_range()函数创建了一个时间索引，其中’5min’表示5分钟间隔。然后，我们输出了时间索引idx的值，可以看到，idx中的时间戳的间隔确实为5分钟。