将 Pandas 列从天转换为天、小时、分钟

Question

我正在尝试将仅包含十进制天数的列df["time_ro_reply"]转换为包含天、小时、分钟的 timedelta 格式。 这使它更具人类可读性。

我正在阅读有关 pd.to_timedelta 的信息，但我正在努力实现它： pd.to_timedelta(df["time_to_reply"])这只返回 0。

样本输入：

df["time_ro_reply"]
1.881551
0.903264
2.931560
2.931560

预期 output：

df["time_ro_reply"]
1 days 19 hours 4 minutes
0 days 23 hours 2 minutes
2 days 2 hours 23 minutes
2 days 2 hours 23 minutes

Answer 1

我建议使用自定义 function 如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# creating the provided dataframe
df = pd.DataFrame([1.881551, 0.903264, 2.931560, 2.931560],
                   columns = ["time_ro_reply"])

# this function converts a time as a decimal of days into the desired format
def convert_time(time):

    # calculate the days and remaining time
    days, remaining = divmod(time, 1)

    # calculate the hours and remaining time
    hours, remaining = divmod(remaining * 24, 1)

    # calculate the minutes
    minutes = divmod(remaining * 60, 1)[0]

    # a list of the strings, rounding the time values
    strings = [str(round(days)), 'days',
               str(round(hours)), 'hours',
               str(round(minutes)), 'minutes']

    # return the strings concatenated to a single string
    return ' '.join(strings)

# add a new column to the dataframe by applying the function
# to all values of the column 'time_ro_reply' using .apply()
df["desired_output"] = df["time_ro_reply"].apply(lambda t: convert_time(t))

这会产生以下 dataframe：

    time_ro_reply   desired_output
0   1.881551        1 days 21 hours 9 minutes
1   0.903264        0 days 21 hours 40 minutes
2   2.931560        2 days 22 hours 21 minutes
3   2.931560        2 days 22 hours 21 minutes

但是，这会产生与您描述的不同的输出。 如果 'time_ro_reply' 值确实被解释为纯小数，我看不出你是如何得到预期结果的。 你介意分享你是如何得到它们的吗？

我希望评论能很好地解释代码。 如果不是并且您不熟悉 divmod()、apply() 等语法，我建议您在 Python / Pandas 文档中查找它们。

让我知道这是否有帮助。

Answer 2

使用 MrB here所示的漂亮 function 的修改版本，

def display_time(seconds, granularity=2):
    intervals = (('days', 86400),
                 ('hours', 3600),
                 ('minutes', 60),
                 ('seconds', 1),
                 ('microseconds', 1e-6))
    result = []
    for name, count in intervals:
        value = seconds // count
        if value:
            seconds -= value * count
            name = name.rstrip('s') if value == 1 else name
            result.append(f"{int(value)} {name}")
        else:
            result.append(f"{0} {name}")
    return ', '.join(result[:granularity])

如果您将“time_to_reply”列转换为秒并应用 function，您还可以获得所需的 output：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"time_to_reply": [1.881551, 0.903264, 2.931560, 2.931560]})
df['td_str'] = df['time_to_reply'].apply(lambda t: display_time(t*24*60*60, 3))
# df['td_str']
# 0      1 day, 21 hours, 9 minutes
# 1    0 days, 21 hours, 40 minutes
# 2    2 days, 22 hours, 21 minutes
# 3    2 days, 22 hours, 21 minutes