这里有dataset和DateTime。在这里,我想在我的csv文件中逐行获得不同的时间值。
所以我写了代码,以分钟为单位得到时间不同的值。然后我想换算时间以小时为单位。
那意味着;
但当我尝试它时,它与我所需的格式不匹配。我只是把时差除以60。
我的代码:
df1['time_diff'] = pd.to_datetime(df1["time"])
打印(DF1['time_diff'])
0 2019-08-09 06:15:00
1 2019-08-09 06:45:00
2 2019-08-09 07:45:00
3 2019-08-09 09:00:00
4 2019-08-09 09:25:00
5 2019-08-09 09:30:00
6 2019-08-09 11:00:00
7 2019-08-09 11:30:00
8 2019-08-09 13:30:00
9 2019-08-09 13:50:00
10 2019-08-09 15:00:00
11 2019-08-09 15:25:00
12 2019-08-09 16:25:00
13 2019-08-09 18:00:00
df1['delta'] = (df1['time_diff']-df1['time_diff'].shift()).fillna(0)
df1['t'] = df1['delta'].apply(lambda x: x / np.timedelta64(1,'m')).astype('int64')% (24*60)
然后结果:
除以60后:
df1['t'] = df1['delta'].apply(lambda x: x / np.timedelta64(1,'m')).astype('int64')% (24*60)/60
结果:
但必须将30分钟转换为0.5小时。
预期产出:
[![
time_diff in min expected output of time_diff in hour
0 0
30 0.5
60 1
75 1.25
25 0.4167
5 0.083
90 1.5
30 0.5
120 2
20 0.333
70 1.33
25 0.4167
60 1
95 1.583
有人能帮我解决这个错误吗?
我建议使用series.dt.total_seconds
,除60
和3600
:
df1['datetimes'] = pd.to_datetime(df1['date']+ ' ' + df1['time'], dayfirst=True)
df1['delta'] = df1['datetimes'].diff().fillna(pd.Timedelta(0))
td = df1['delta'].dt.total_seconds()
df1['time_diff in min'] = td.div(60).astype(int)
df1['time_diff in hour'] = td.div(3600)
print (df1)
datetimes delta time_diff in min time_diff in hour
0 2019-08-09 06:15:00 00:00:00 0 0.000000
1 2019-08-09 06:45:00 00:30:00 30 0.500000
2 2019-08-09 07:45:00 01:00:00 60 1.000000
3 2019-08-09 09:00:00 01:15:00 75 1.250000
4 2019-08-09 09:25:00 00:25:00 25 0.416667
5 2019-08-09 09:30:00 00:05:00 5 0.083333
6 2019-08-09 11:00:00 01:30:00 90 1.500000
7 2019-08-09 11:30:00 00:30:00 30 0.500000
8 2019-08-09 13:30:00 02:00:00 120 2.000000
9 2019-08-09 13:50:00 00:20:00 20 0.333333
10 2019-08-09 15:00:00 01:10:00 70 1.166667
11 2019-08-09 15:25:00 00:25:00 25 0.416667
12 2019-08-09 16:25:00 01:00:00 60 1.000000
13 2019-08-09 18:00:00 01:35:00 95 1.583333
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