pandas中DataFrame中两列日期相减，并去除单位days,及timedelta64理解

2023-10-28 12:43| 来源: 网络整理| 查看: 265

1.DataFrame两列直接相减 data['L'] = data['LOAD_TIME']-data['FFP_DATE']

在pandas中两列直接相减会出现如下错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

2.使用to_datetime函数

不能直接相减，针对日期pandas有专门函数进行处理：

data['L'] = pd.to_datetime(data['LOAD_TIME'])-pd.to_datetime(data['FFP_DATE']) ''' 输出为： L R F M C 0 2706 days 1 210 580717 0.961639 1 2597 days 7 140 293678 1.252314 2 2615 days 11 135 283712 1.254676 3 2047 days 97 23 281336 1.090870 4 1816 days 5 152 309928 0.970658 ... ... ... ... ... ... 62974 3249 days 89 2 368 0.710000 62975 1961 days 121 2 368 0.670000 62976 1362 days 39 2 1062 0.225000 62977 466 days 464 2 904 0.250000 62978 1082 days 282 2 760 0.280000 [62044 rows x 5 columns] --finish-- ''' 3.去除结果中出现的days，精度到月，或者天数，小时等

如果向上面写，的确可以处理两列相减，但是结果中会有days，去除方法使用timedelta64函数：

'''精度到月''' data['L'] = data['L'].map(lambda x: x/np.timedelta64(1,'M')) ''' #或者是这样写，结果会细微差别 data['L'] = data['L'].map(lambda x: x/np.timedelta64(30,'D')) ''' '''结果输出为 L R F M C 0 88.905316 1 210 580717 0.961639 1 85.324134 7 140 293678 1.252314 2 85.915522 11 135 283712 1.254676 3 67.253948 97 23 281336 1.090870 4 59.664469 5 152 309928 0.970658 ... ... ... ... ... ... 62974 106.745518 89 2 368 0.710000 62975 64.428428 121 2 368 0.670000 62976 44.748352 39 2 1062 0.225000 62977 15.310376 464 2 904 0.250000 62978 35.548985 282 2 760 0.280000 [62044 rows x 5 columns] ''' data['L'] = data['L'].map(lambda x: x/np.timedelta64(1,'D')) ''' 输出小时 data['L'] = data['L'].map(lambda x: x/np.timedelta64(1,'h')) 输出天数 L R F M C 0 2706.0 1 210 580717 0.961639 1 2597.0 7 140 293678 1.252314 2 2615.0 11 135 283712 1.254676 3 2047.0 97 23 281336 1.090870 4 1816.0 5 152 309928 0.970658 ... ... ... ... ... ... 62974 3249.0 89 2 368 0.710000 62975 1961.0 121 2 368 0.670000 62976 1362.0 39 2 1062 0.225000 62977 466.0 464 2 904 0.250000 62978 1082.0 282 2 760 0.280000 [62044 rows x 5 columns] ''' 4.timedelta64理解

官方解释：Datetimes and Timedeltas work together to provide ways for simple datetime calculations.

timedelta64其实就是能将时间转换为是以年，月或者日，小时等为基础单位。在已有的日期时间上可以与之加减运算，较为方便，不需要自己将两个运算的时间转换一致。看几个例子：

np.datetime64('2009-01-01') - np.datetime64('2008-01-01') np.datetime64('2009') + np.timedelta64(20, 'D') np.datetime64('2011-06-15T00:00') + np.timedelta64(12, 'h') np.timedelta64(1,'W') / np.timedelta64(1,'D') ''' 输出： 366 days 2009-01-21 2011-06-15T12:00 7.0 '''

timedelta64单位及含义：

''' Here are the date units: Code Meaning Time span (relative) Time span (absolute) Y year +/- 9.2e18 years [9.2e18 BC, 9.2e18 AD] M month +/- 7.6e17 years [7.6e17 BC, 7.6e17 AD] W week +/- 1.7e17 years [1.7e17 BC, 1.7e17 AD] D day +/- 2.5e16 years [2.5e16 BC, 2.5e16 AD] And here are the time units: Code Meaning Time span (relative) Time span (absolute) h hour +/- 1.0e15 years [1.0e15 BC, 1.0e15 AD] m minute +/- 1.7e13 years [1.7e13 BC, 1.7e13 AD] s second +/- 2.9e11 years [2.9e11 BC, 2.9e11 AD] ms millisecond +/- 2.9e8 years [ 2.9e8 BC, 2.9e8 AD] us microsecond +/- 2.9e5 years [290301 BC, 294241 AD] ns nanosecond +/- 292 years [ 1678 AD, 2262 AD] ps picosecond +/- 106 days [ 1969 AD, 1970 AD] fs femtosecond +/- 2.6 hours [ 1969 AD, 1970 AD] as attosecond +/- 9.2 seconds [ 1969 AD, 1970 AD] '''

详解请参阅官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.datetime.html?highlight=timedelta64

CSDN无法上传附件，上传的资源下载需要积分（这个系统固定的积分无法更改），所以源码及文件资源等我上传百度云后给出链接，或者积分下载

https://download.csdn.net/download/xiaoleng_o/11983268

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