Панды: извлечь час из таймделты - PullRequest
Новая
       88

Панды: извлечь час из таймделты

0 голосов
/ 30 августа 2018

Этот ответ объясняет, как преобразовать целые числа в почасовые временные шаги в Пандах. Мне нужно сделать наоборот.

Мой фрейм данных df1: 

   A
0  02:00:00
1  01:00:00
2  02:00:00
3  03:00:00

Мой ожидаемый фрейм данных df1: 

   A         B
0  02:00:00  2
1  01:00:00  1
2  02:00:00  2
3  03:00:00  3

Что я пытаюсь: 

df1['B'] = df1['A'].astype(int)

Это не удалось, потому что: TypeError: cannot astype a timedelta from [timedelta64[ns]] to [int32]

Каков наилучший способ сделать это?

EDIT

Если я попытаюсь df['B'] = df['A'].dt.hour, тогда я получу: AttributeError: 'TimedeltaProperties' object has no attribute 'hour'

Ответы [ 3 ]

0 голосов
/ 30 августа 2018

Вы можете использовать dt.components и получить доступ к столбцу часов: 

In[7]:
df['B'] = df['A'].dt.components['hours']
df

Out[7]: 
         A  B
0 02:00:00  2
1 01:00:00  1
2 02:00:00  2
3 03:00:00  3

компоненты timedelta возвращают каждый компонент в виде столбца: 

In[8]:
df['A'].dt.components

Out[8]: 
   days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0     0      2        0        0             0             0            0
1     0      1        0        0             0             0            0
2     0      2        0        0             0             0            0
3     0      3        0        0             0             0            0
0 голосов
/ 28 марта 2019

Оба решения - dt.components или np.timedelta64 - полезны. Просто np.timedelta64 намного быстрее, чем dt.components (это полезно знать, особенно для больших фреймов данных): 

import pandas as pd
import numpy as np

dct = { 
      'date1': ['08:05:23', '18:07:20', '08:05:23'],
      'date2': ['09:15:24', '22:07:20', '08:54:01']
      }
df = pd.DataFrame(dct)
df['date1'] = pd.to_datetime(df['date1'], format='%H:%M:%S')
df['date2'] = pd.to_datetime(df['date2'], format='%H:%M:%S')
df['delta'] = df['date2']-df['date1']

%timeit df['np_h'] = (df['delta'] / np.timedelta64(1,'h')).astype(int)
%timeit df['td_h'] = df['delta'].dt.components['hours']

Output:
1000 loops, best of 3: 484 µs per loop
1000 loops, best of 3: 1.43 ms per loop

И, как заметил @EdChum, dt.components['hours'] возвращает только значение часов <24, что в действительности не является проблемой в случае этого вопроса. Но для полных дат, где дельта> 24 часа dt.components['days']*24+dt.components['hours'] должна использоваться (что удваивает время обработки).

0 голосов
/ 30 августа 2018

Разделите на np.timedelta64(1, 'h'): 

df1['B'] = df1['A'] / np.timedelta64(1, 'h')
print (df1)
         A    B
0 02:00:00  2.0
1 01:00:00  1.0
2 02:00:00  2.0
3 03:00:00  3.0
...