• 2017-04-22 16:38:33

td为timedelta column

import numpy as np
(td / np.timedelta64(1, 'D')).astype(int)

另一种解法更简单

td.dt.days
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td为timedelta column

解法一：

import numpy as np
(td / np.timedelta64(1, 'D')).astype(int)


解法二（更方便）：

td.dt.days

语法
返回
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pandas.Series.dt.daysNumber of days for each element.官方文档
pandas.Series.dt.secondsNumber of seconds (>= 0 and less than 1 day) for each element.官方文档
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• ## datetime.timedelta类型转换为int类型

万次阅读 多人点赞 2020-02-06 10:08:16
import datetime prev_day = datetime.datetime(2017, 12, 31) cur_day = datetime.datetime(2018, 1, 31) diff = cur_day - prev_day print(diff) ...diff是datetime.timedelta类型的数据 datetime.time...
import datetime

prev_day = datetime.datetime(2017, 12, 31)
cur_day = datetime.datetime(2018, 1, 31)
diff = cur_day - prev_day
print(diff)

31 days, 0:00:00


diff是datetime.timedelta类型的数据

datetime.timedelta类型转换为int类型：diff.days

import datetime

prev_day = datetime.datetime(2017, 12, 31)
cur_day = datetime.datetime(2018, 1, 31)
diff = cur_day - prev_day
print(diff)
print(diff.days)
print(type(diff.days))

31 days, 0:00:00
31
<class 'int'>

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• dataSet['t'] =dataSet['time'].astype('timedelta64[D]').astype(float) dataSet['t'] .head() 二、Numpy处理 import numpy as np dataSet['t']=(dataSet['time']/np.timedelta64(1, 'D')).astype(float) ...

一、Pandas处理

import pandas as pd
dataSet['t'] =dataSet['time'].astype('timedelta64[D]').astype(float)
dataSet['t'] .head()

二、Numpy处理

import numpy as np
dataSet['t']=(dataSet['time']/np.timedelta64(1, 'D')).astype(float)
dataSet['t'] .head()

三、区别

方法（一）pandas是直接提取days数值，如90 days 04:48:00提取数值90；

方法（二）numpy是把整个时间进行换算，如90 days 04:48:00转化为90.200000。

可以根据实际需求，选择不同的方法进行时间转换。

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• 这就在文档here之外。...在In [16]: sOut[16]:0 0 days 09:14:29.1420001 0 days 00:01:08.0600002 1 days 00:08:40.1920003 0 days 17:52:18.7820004 0 days 01:56:44.696000Name: 0, dtype: timedelta64[ns]I...
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