如何使用python timedelta函数
我使用下面的逻辑来计算python列表中的平均时间增量。
from datetime import datetime,timedelta
def entry_rate(entry_timestamps):
entry_deltas = [d1-d2 for d1,
d2 in zip(entry_timestamps[1:], entry_timestamps[:-1])]
average_timedelta = (sum(entry_deltas, timedelta(
0)) / len(entry_deltas)).total_seconds() if len(entry_deltas) != 0 else -1.0
return average_timedelta
以下是该函数的输入：-
entry_timestamps = [datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 36, 21), datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 40, 53), datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 45, 25), datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 49, 58), datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 54, 30), datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 58, 32), datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 2, 34), datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 6, 36), datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 10, 38), datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 14, 40), datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 18, 42), datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 22, 44), datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 26, 46), datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 29, 18)]
然而，我得到了下面的错误。
在prepare_llog（llog_pd）288 289 result_df[‘输入率’]=\--
##################################################################################################################################################
熊猫/_libs/lib.pyx_libs.lib.map_infer（）
in（x）288 289result_df['entry_rate'] =\ --
compute_entry_rate（entry_timestamps）49 50average_timedelta=（和（entry_deltas，时间增量（---
_（）需要1个位置参数，但给出了2个
有人能建议如何解决这个问题吗？
共有1个答案
你可以这样对待熊猫：
S = pd.Series([datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 36, 21),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 40, 53),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 45, 25),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 49, 58),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 54, 30),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 7, 58, 32),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 2, 34),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 6, 36),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 10, 38),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 14, 40),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 18, 42),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 22, 44),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 26, 46),
datetime.datetime(2019, 11, 13, 8, 29, 18)])
S.diff().mean().total_seconds()
输出：
244.384615384
其中，作为函数，entry_rate返回，没有错误。：
entry_rate(entry_timestamps)
输出：
244.384615
每个回路5.16µs±193 ns（7次运行的平均值±标准偏差，每个100000个回路）
使用以下功能：
389µs±22.9µs/循环（平均值±std. dev. of 7次运行，每个循环1000次）
-
问题内容： 我正在尝试使用该功能。我已经将字符串类型time格式化为datetime 我定义了搜索开始时间和结束时间： 然后我打电话 这是我得到的错误： 请如何解决。谢谢 问题答案： 示例-我使用评论中的信息： 结果：
-
下面是我认为基于我看到的javafx示例可以工作的方法，但是在（ctla.match(ke)）上出现了一个错误，指向“match”并说“Identifier expected但'match'found”。任何指向具有复杂键事件处理的scalafx示例的链接都将受到赞赏。
-
问题内容： 我有点着急，所以我只想问一个关于querydsl的快速问题。根据我的研究，查询dsl不支持存储过程，但可以支持数据库功能。我的问题是我们如何使用querydsl调用那些数据库函数？ 问题答案： 您可以在查询中使用基于TemplateExpression的任意JPQL语法注入。 例如 如果您使用的是Hibernate 4.3或任何其他符合JPA 2.1的提供程序，则可以使用FUNCTIO
-
我想知道是否有办法在python代码中使用c函数 例如，在做了我的研究之后，我确实使用. dll文件找到了这个解决方案。但它找不到功能我的代码： 享乐cpp： 使用cmd编译它： g有趣。cpp-o乐趣。动态链接库 使用Python调用函数，ctype： 但是我有这个错误： 回溯（最后一次调用）：文件“c:\Users\User.vscode\extensions\ms python.python
-
问题内容： 我非常想使用Map.computeIfAbsent，但是自从lambdas进入本科以来已经太久了。 几乎 直接来自文档：它给出了做事的旧方法的示例： 和新方法： 但是在他们的示例中，我认为我不太“了解”。我将如何转换代码以使用新的lambda表达方式？ 问题答案： 假设您有以下代码： 然后，您将看到消息恰好一次，就像在第二次调用时已经存在该键的值一样。的在λ表达式仅仅是该地图将传递到您
-
问题内容： 我有以下功能： 现在，我想使用一次执行此功能： 问题是，不能腌制lambda，因此失败了。解决此问题的最简洁的方法是什么？ 问题答案： 使用功能对象： 运行您的：