Pandas 时间差（Timedelta）

时间差(Timedelta)是时间上的差异，以不同的单位来表示。例如：日，小时，分钟，秒。它们可以是正值，也可以是负值。
可以使用各种参数创建Timedelta对象，如下所示 -

字符串

通过传递字符串，可以创建一个timedelta对象。参考以下示例代码 -

import pandas as pdtimediff = pd.Timedelta('2 days 2 hours 15 minutes 30 seconds')
print(timediff)

执行上面救命代码，得到以下结果 -

2 days 02:15:30

整数

通过传递一个整数值与指定单位，这样的一个参数也可以用来创建Timedelta对象。

import pandas as pdtimediff = pd.Timedelta(6,unit='h')
print(timediff)

执行上面救命代码，得到以下结果 -

0 days 06:00:00

数据偏移

例如 - 周，天，小时，分钟，秒，毫秒，微秒，纳秒的数据偏移也可用于构建。

import pandas as pdtimediff = pd.Timedelta(days=2)
print(timediff)

执行上面救命代码，得到以下结果 -

2 days 00:00:00

运算操作

可以在Series/DataFrames上执行运算操作，并通过在datetime64 [ns]系列或在时间戳上减法操作来构造timedelta64 [ns]系列。参考以下示例代码 -

import pandas as pds = pd.Series(pd.date_range('2012-1-1', periods=3, freq='D'))
td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ])
df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))
print(df)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

           A      B
0 2012-01-01 0 days
1 2012-01-02 1 days
2 2012-01-03 2 days

相加操作

import pandas as pds = pd.Series(pd.date_range('2018-1-1', periods=3, freq='D'))
td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ])
df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))
df['C']=df['A']+df['B']
print(df)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

           A      B          C
0 2018-01-01 0 days 2018-01-01
1 2018-01-02 1 days 2018-01-03
2 2018-01-03 2 days 2018-01-05

相减操作

import pandas as pds = pd.Series(pd.date_range('2012-1-1', periods=3, freq='D'))
td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ])
df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))
df['C']=df['A']+df['B']
df['D']=df['C']-df['B']
print(df)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

           A      B          C          D
0 2018-01-01 0 days 2018-01-01 2018-01-01
1 2018-01-02 1 days 2018-01-03 2018-01-02
2 2018-01-03 2 days 2018-01-05 2018-01-03

Pandas 时间差（Timedelta）相关推荐

Pandas时间差（Timedelta）
时间差(Timedelta)是时间上的差异,以不同的单位来表示.例如:日,小时,分钟,秒.它们可以是正值,也可以是负值. 可以使用各种参数创建Timedelta对象,如下所示 - 字符串通过传递字符 ...
Padans Timedelta时间差
Padans Timedelta时间差 Timedelta 表示时间差(或者时间增量),我们可以使用不同的时间单位来表示它,比如,天.小时.分.秒.时间差的最终的结果可以是正时间差,也可以是负时间差. ...
Pandas 时间序列 - DateOffset 对象
点击上方"Python爬虫与数据挖掘",进行关注回复"书籍"即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤国亡身殒今何有,只留离骚在世间. ...
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 Pandas时序数据系列博客 Pandas时间序列数据处理 1.好用的Python库 2.Pandas历史 3.时序数据处理 3.1 时序中的基本 ...
datawhale pandas 打卡10 时序数据
内容简介这次文章的内容是pandas的文本数据文章目录内容简介时序中的基本对象时间戳时间戳的创建时间戳的上下限 Datetime序列的生成 dt对象时间戳的切片与索引时间差 Time ...
pandas组队学习 task10-时间序列
[pandas组队学习 task-10](http://inter.joyfulpandas.datawhale.club/Content/ch10 import pandas as pd impor ...
3 python pandas
一.什么是pandas? Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析"三剑客之一"的盛名(NumP ...
【转】《Pandas Cookbook》第10章时间序列分析
In[1]: import pandas as pdimport numpy as np %matplotlib inline 1. Python和Pandas日期工具的区别 # 引入datetime ...
Pandas教程目录
Pandas数据结构 Pandas系列 Pandas数据帧(DataFrame) Pandas面板(Panel) Pandas基本功能 Pandas描述性统计 Pandas函数应用 Pandas重建索 ...

Pandas 时间差（Timedelta）

字符串

整数

数据偏移

运算操作

Pandas 时间差（Timedelta）相关推荐

最新文章

热门文章