如何从python中的timedelta64 [ns]对象中提取天数作为整数答案

【问题标题】：how to extract days as integers from a timedelta64[ns] object in python如何从python中的timedelta64 [ns]对象中提取天数作为整数
【发布时间】：2016-02-09 21:15:29
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，其列如下：

In [96]: data['difference']
Out[96]: 
0                 NaT
1     1 days 21:34:30
2     0 days 16:57:36
3     0 days 00:16:51
4     0 days 15:52:38
5     0 days 14:19:34
6     0 days 02:54:46
7     1 days 04:21:28
8     0 days 01:58:55
9     0 days 10:30:35
10    0 days 07:53:04
....
Name: difference, dtype: timedelta64[ns]

我想在它旁边创建一个列，其中的整数对应于该列中的天数。

【问题讨论】：

我只想要一个像 1,0,0,0,0,0,1,0,0,0 这样的列
我想你可以在这里找到答案：stackoverflow.com/questions/18215317/…
我已经看过了，但解决方案 days.astype(int) 对我不起作用

标签： python timedelta

【解决方案1】：

根据pandas 文档，您可以使用timedelta64 对象的astype 方法提取天数，结果为float64 类型。

data['difference'].astype('timedelta64[D]')

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用 dt.days 从您的系列中提取几天，

df.difference
Out[117]: 
0   -1 days +00:00:05
1                 NaT
2   -1 days +00:00:05
3     1 days 00:00:00
dtype: timedelta64[ns]

df.difference.dt.days
Out[118]: 
0    -1
1   NaN
2    -1
3     1
dtype: float64

所有其他组件提取，

dr
Out[93]: 
0   -1 days +00:00:05
1                 NaT
2     1 days 02:04:05
3     1 days 00:00:00
dtype: timedelta64[ns]

dr.dt.components
Out[95]: 
   days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0    -1      0        0        5             0             0            0
1   NaN    NaN      NaN      NaN           NaN           NaN          NaN
2     1      2        4        5             0             0            0
3     1      0        0        0             0             0            0

【讨论】：

这个方法很慢。相比之下，astype('timedelta64[D]')(约 96ms) 方法比 dt.days.(约 24s) 处理 4,000,000 行要高效得多。

【解决方案3】：

这应该将您的 timedelta64[ns] 类型转换为代表天数的 float64：

data['difference'].astype('timedelta64[D]')

【讨论】：

这个方法astype('timedelta64[D]')（约96ms）比dt.days.（约24s）的4,000,000行效率高很多。