如何从timedelta对象的DataFrame / Series列中提取小时？

Question

我的系列s看起来，看起来像：

0   0 days 09:14:29.142000
1   0 days 00:01:08.060000
2   1 days 00:08:40.192000
3   0 days 17:52:18.782000
4   0 days 01:56:44.696000
dtype: timedelta64[ns]

我在理解如何提取小时数方面遇到困难（四舍五入到最近的小时数）

编辑：

我意识到我可以做类似s[0].hours事情，这给了我9L 。 因此，我可以执行s[0].hours + 24*s[0].days ，然后使用分钟进行四舍五入。

我如何一次在整个系列中做到这一点？

Answer 1

这就是这里的文档。 这是矢量化的。

In [16]: s
Out[16]: 
0   0 days 09:14:29.142000
1   0 days 00:01:08.060000
2   1 days 00:08:40.192000
3   0 days 17:52:18.782000
4   0 days 01:56:44.696000
Name: 0, dtype: timedelta64[ns]

In [17]: s.dt.components      
Out[17]: 
   days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0     0      9       14       29           142             0            0
1     0      0        1        8            60             0            0
2     1      0        8       40           192             0            0
3     0     17       52       18           782             0            0
4     0      1       56       44           696             0            0

In [18]: s.dt.components.hours
Out[18]: 
0     9
1     0
2     0
3    17
4     1
Name: hours, dtype: int64

如果您不需要实际的小时数属性，那么这是另一种解决方法，但是Timedelta以另一个单位表示（这称为频率转换）

In [31]: s/pd.Timedelta('1h')
Out[31]: 
0     9.241428
1     0.018906
2    24.144498
3    17.871884
4     1.945749
dtype: float64

In [32]: np.ceil(s/pd.Timedelta('1h'))
Out[32]: 
0    10
1     1
2    25
3    18
4     2
dtype: float64

Answer 2

让我们假设您的时间增量列称为“增量”。 然后，您可以通过以下方式进行操作：

df['rh'] = df.Delta.apply(lambda x: round(pd.Timedelta(x).total_seconds() \
                          % 86400.0 / 3600.0) )

每个时间增量实际上都是一个numpy.timedelta64 。 它有助于将其转换为具有更便捷方法的熊猫Timedelta 。 在这里，我只要求总秒数，减去86400的任何倍数（即表示整天的数字），然后除以3600（一小时的秒数）。 这为您提供了一个浮点小时数，然后您可以对其进行舍入。

顺便说一句，我假设您只需要在四舍五入的小时中考虑小时，分钟，秒和部分秒的组成部分，而不是整天。 如果您想要包括小时在内的所有小时数，只需省略掉几天的模运算：

df['rh2'] = df.Delta.apply(lambda x: round(pd.Timedelta(x).total_seconds() \
                           / 3600.0) )

然后您得到：

也可以直接用numpy术语进行这些计算：

df['rh'] = df.Delta.apply(lambda x: round(x / np.timedelta64(1, 'h')) % 24 )
df['rh2'] = df.Delta.apply(lambda x: round(x / np.timedelta64(1, 'h')) )

其中np.timedelta64(1, 'h')提供1小时内的纳秒数，并且可选的% 24舍弃全天分量（如果需要）。