Как преобразовать формат даты и времени в минуты - панды - PullRequest
0 голосов
/ 17 мая 2018

У меня есть фрейм данных, в котором есть столбец use_duration (это разница двух других столбцов в формате datetime).Это выглядит ниже:

processid, userid, usage_duration 
17613,root,0 days 23:41:03.000000000
17641,root,2 days 04:05:26.000000000
13848,acs,0 days 00:00:50.000000000
3912,acs,0 days 06:07:38.000000000
6156,acs,0 days 17:22:43.000000000

Теперь я хотел преобразовать то же самое в минуты.Это должно выглядеть примерно так:

processid, userid, usage_duration_min
17613,root,1421
17641,root,3125
13848,acs,0
3912,acs,367
6156,acs,1042

Может кто-нибудь дать мне знать, как это возможно?

Высоко ценю вашу поддержку

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 17 мая 2018

Это один из способов:

s = pd.Series(['0 days 23:41:03.000000000', '2 days 04:05:26.000000000',
               '0 days 00:00:50.000000000', '0 days 06:07:38.000000000',
               '0 days 17:22:43.000000000'])

s = pd.to_timedelta(s).astype('timedelta64[m]').astype(int)

print(s)

0    1421
1    3125
2       0
3     367
4    1042
dtype: int32
0 голосов
/ 17 мая 2018

Используйте total_seconds или seconds и делите на 60, последний раз на integer s:

#if necessary converting to timedelta
#df['usage_duration'] = pd.to_timedelta(df['usage_duration'])

df['new'] = df['usage_duration'].dt.total_seconds().div(60).astype(int)

Или:

 df['new'] = (df['usage_duration'].dt.seconds.div(60).astype(int) 
             + df['usage_duration'].dt.days.multiply(1440).astype(int) )

print (df)
   processid userid  usage_duration   new
0      17613   root 0 days 23:41:03  1421
1      17641   root 2 days 04:05:26  3125
2      13848    acs 0 days 00:00:50     0
3       3912    acs 0 days 06:07:38   367
4       6156    acs 0 days 17:22:43  1042
...