如何将日期时间列四舍五入到最近的四分之一小时

Question

我已经将数据文件加载到Python pandas数据框中。我有一个格式的datetime列2015-07-18 13:53:33.280。

我需要做的是创建一个新列，将其四舍五入到最接近的四分之一小时。因此，上述日期将四舍五入为2015-07-18 13:45:00.000。

如何在熊猫中做到这一点？我尝试从此处使用解决方案，但出现'Series' object has no attribute 'year'错误。

Answer 1

假设您的系列由datetime对象组成，则需要使用Series.apply。范例-

import datetime
df['<column>'] = df['<column>'].apply(lambda dt: datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, dt.hour,15*(dt.minute // 15)))

上面的示例始终四舍五入到前一个四分之一小时（行为类似于发言权功能）。

编辑

四舍五入到正确的四分之一小时（例如，如果它比上一个四分之一晚7分30秒，则显示下一季度）。我们可以使用以下示例-

import datetime
df['<column>'] = df['<column>'].apply(lambda dt: datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, dt.hour,15*round((float(dt.minute) + float(dt.second)/60) / 15)))

上面只考虑了最近的秒，如果要考虑毫秒/微秒，则可以将其添加到上面的公式中，如下所示：(float(dt.minute) +float(dt.second)/60 + float(dt.microsecond)/60000000)