[PYTHON] Python Pandas DataFrame에서 timedelta64 [ns] 열을 초로 변환하십시오.

Python Pandas DataFrame에서 timedelta64 [ns] 열을 초로 변환하십시오.

pandas DataFrame 열 기간에는 표시된대로 timedelta64 [ns]가 포함됩니다. 어떻게 초로 변환 할 수 있습니까?

0   00:20:32
1   00:23:10
2   00:24:55
3   00:13:17
4   00:18:52
Name: duration, dtype: timedelta64[ns]

나는 다음을 시도했다.

print df[:5]['duration'] / np.timedelta64(1, 's')

오류가 발생했습니다.

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 16, in <module>
    print df[0:5]['duration'] / np.timedelta64(1, 's')
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 130, in wrapper
    "addition and subtraction, but the operator [%s] was passed" % name)
TypeError: can only operate on a timedeltas for addition and subtraction, but the operator [__div__] was passed

또한 시도했다.

print df[:5]['duration'].astype('timedelta64[s]')

오류가 발생했습니다.

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 17, in <module>
    print df[:5]['duration'].astype('timedelta64[s]')
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 934, in astype
    values = com._astype_nansafe(self.values, dtype)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\common.py", line 1653, in _astype_nansafe
    raise TypeError("cannot astype a timedelta from [%s] to [%s]" % (arr.dtype,dtype))
TypeError: cannot astype a timedelta from [timedelta64[ns]] to [timedelta64[s]]

해결법

1. ==============================

   1.Pandas (버전 0.14)의 현재 버전에서 제대로 작동합니다.

   Pandas (버전 0.14)의 현재 버전에서 제대로 작동합니다.

   In [132]: df[:5]['duration'] / np.timedelta64(1, 's')
   Out[132]: 
   0    1232
   1    1390
   2    1495
   3     797
   4    1132
   Name: duration, dtype: float64
   

   이전 버전의 Pandas / NumPy에 대한 해결 방법은 다음과 같습니다.

   In [131]: df[:5]['duration'].values.view('<i8')/10**9
   Out[131]: array([1232, 1390, 1495,  797, 1132], dtype=int64)
   

   timedelta64 및 datetime64 데이터는 내부적으로 8 바이트 int (dtype '

   datetime64 / timedelta64s를 사용하려면 NumPy 버전 1.7 이상이 필요합니다.

2. ==============================

   2.유형이 올바른지 확인하십시오.

   유형이 올바른지 확인하십시오.

   linear_df [ 'duration'] .dt.hour * 3600 + linear_df [ 'duration'] .dt.minute * 60 + linear_df [ 'duration'] .dt.second

   linear_df의 [5]. [ '시간'] astype (timedelta64 [P])

   나는 이것을 다음과 같이 작동시킨다 :

   start_dt 및 end_dt 열의 형식은 다음과 같습니다.

   import datetime
   
   linear_df[:5]['start_dt']
   
   0   1970-02-22 21:32:48.000
   1   2016-12-30 17:47:33.216
   2   2016-12-31 09:33:27.931
   3   2016-12-31 09:52:53.486
   4   2016-12-31 10:29:44.611
   Name: start_dt, dtype: datetime64[ns]
   

   timedelta64 [ns] 형식으로 내 지속 시간을 가졌습니다.이 형식은 시작 및 종료 날짜 시간 값을 뺍니다.

   linear_df['duration'] = linear_df['end_dt'] - linear_df['start_dt']
   

   결과 기간 열은 다음과 같습니다.

   linear_df[:5]['duration']
   
   0          0 days 00:00:14
   1   2 days 17:44:50.558000
   2   0 days 15:37:28.418000
   3   0 days 18:45:45.727000
   4   0 days 19:21:27.159000
   Name: duration, dtype: timedelta64[ns]
   

   팬더를 사용하여 플로트에서 두 날짜 사이에 내 지속 시간 초를 가졌습니다. 이후에 기간을 쉽게 비교하거나 필터링 할 수 있습니다.

   linear_df[:5]['duration'].astype('timedelta64[s]')
   
   0        14.0
   1    236690.0
   2     56248.0
   3     67545.0
   4     69687.0
   Name: duration, dtype: float64
   

   내 경우에는 1 초 이상 지속되는 모든 시간을 얻고 싶습니다.

   희망이 도움이됩니다.

3. ==============================

   3.Series dt 접근자를 사용하여 datetime (timedelta) 계열의 메서드 및 특성에 액세스합니다.

   Series dt 접근자를 사용하여 datetime (timedelta) 계열의 메서드 및 특성에 액세스합니다.

   >>> s
   0   -1 days +23:45:14.304000
   1   -1 days +23:46:57.132000
   2   -1 days +23:49:25.913000
   3   -1 days +23:59:48.913000
   4            00:00:00.820000
   dtype: timedelta64[ns]
   >>>
   >>> s.dt.total_seconds()
   0   -885.696
   1   -782.868
   2   -634.087
   3    -11.087
   4      0.820
   dtype: float64
   

   Datetimelike 속성

4. ==============================

   4.우리는 간단하게 pandas apply () 함수를 사용할 수 있습니다.

   우리는 간단하게 pandas apply () 함수를 사용할 수 있습니다.

   def get_seconds(time_delta):
       return time_delta.seconds
   
   def get_microseconds(time_delta):
       return time_delta.micro_seconds
   
   time_delta_series = df['duration']
   
   converted_series = time_delta_series.apply(get_seconds)
   print(converted_series)
   

from https://stackoverflow.com/questions/26456825/convert-timedelta64ns-column-to-seconds-in-python-pandas-dataframe by cc-by-sa and MIT license