Python Pandas – 四舍五入指定分辨率的Timedelta

在 Pandas 中，Timedelta 是一种表示时间差的数据类型，它通常用于表示时间间隔或持续时间。在处理 Timedelta 数据时，我们可能需要对其进行四舍五入，以便将其精度指定为特定的时间分辨率。本文将介绍如何使用 Pandas 来实现这个功能。

了解 Timedelta

Timedelta 对象是 pandas 中用于表示一段时间跨度的类，可以通过字符串、浮点数或整数创建。例如：

import pandas as pd

td1 = pd.Timedelta('1 day')
td2 = pd.Timedelta(3600, unit='s')
td3 = pd.Timedelta(days=3, hours=2, minutes=30, seconds=40)

Timedelta 对象支持一系列的属性和方法，例如：days、seconds、microseconds、nanoseconds 等，可以用来获取时间间隔的不同部分。例如：

import pandas as pd

td = pd.Timedelta(days=3, hours=2, minutes=30, seconds=40)

print(td.days)  # 输出 3
print(td.seconds)  # 输出 90640
print(td.microseconds)  # 输出 0

四舍五入指定分辨率的 Timedelta

在 Pandas 中，使用 Timedelta 对象处理持续时间时，我们可能需要将时间间隔的精度四舍五入到指定的分辨率。例如，将 1 分钟和 30 秒的时间间隔舍入到 1 分钟：

import pandas as pd

td = pd.Timedelta('1m30s')
rounded_td = pd.Timedelta(minutes=round(td.total_seconds() // 60))

print(rounded_td)  # 输出 0 days 00:02:00

total_seconds() 方法返回 Timedelta 对象代表的总秒数，接着将其除以 60 并取整得到分钟数，最后用 pd.Timedelta(minutes=…) 创建一个新的 Timedelta 对象。这样就可以将原始时间间隔舍入到分钟级别。

如果要将时间间隔舍入到毫秒级别，可以使用以下代码：

import pandas as pd

td = pd.Timedelta('1.23456s')
rounded_td = pd.Timedelta(milliseconds=round(td.total_seconds() * 1000))

print(rounded_td)  # 输出 0 days 00:00:01.000000

可以看到，将原始时间间隔舍入到毫秒级别后，得到了 1 秒的时间间隔。