在熊猫`DataFrame`中将`TimeStamp`列截断为小时精度答案

【问题标题】：Truncate `TimeStamp` column to hour precision in pandas `DataFrame`在熊猫`DataFrame`中将`TimeStamp`列截断为小时精度
【发布时间】：2015-04-30 15:40:52
【问题描述】：

我有一个名为df 的pandas.DataFrame，它有一个自动生成的索引，其中有一列dt：

df['dt'].dtype, df['dt'][0]
# (dtype('<M8[ns]'), Timestamp('2014-10-01 10:02:45'))

我想做的是创建一个截断到小时精度的新列。我目前正在使用：

df['dt2'] = df['dt'].apply(lambda L: datetime(L.year, L.month, L.day, L.hour))

这行得通，所以没关系。但是，我有一种使用pandas.tseries.offsets 或创建DatetimeIndex 或类似方法的好方法。

那么如果可能的话，有没有pandas 的魔法可以做到这一点？

【问题讨论】：

所以你想要相同的值但没有正确的秒数
@EdChum 没有分钟或秒...我只对小时精度感兴趣

标签： python pandas datetime dataframe

【解决方案1】：

在 pandas 0.18.0 及更高版本中，有 datetime floor、ceil 和 round 方法将时间戳舍入到给定的固定精度/频率。要向下舍入到小时精度，您可以使用：

>>> df['dt2'] = df['dt'].dt.floor('h')
>>> df
                      dt                     dt2
0    2014-10-01 10:02:45     2014-10-01 10:00:00
1    2014-10-01 13:08:17     2014-10-01 13:00:00
2    2014-10-01 17:39:24     2014-10-01 17:00:00

这是截断时间戳的另一种方法。与floor 不同，它支持截断到年或月等精度。

您可以临时调整底层 NumPy datetime64 数据类型的精度单位，将其从 [ns] 更改为 [h]：

df['dt'].values.astype('<M8[h]')

这会将所有内容截断为小时精度。例如：

>>> df
                       dt
0     2014-10-01 10:02:45
1     2014-10-01 13:08:17
2     2014-10-01 17:39:24

>>> df['dt2'] = df['dt'].values.astype('<M8[h]')
>>> df
                      dt                     dt2
0    2014-10-01 10:02:45     2014-10-01 10:00:00
1    2014-10-01 13:08:17     2014-10-01 13:00:00
2    2014-10-01 17:39:24     2014-10-01 17:00:00

>>> df.dtypes
dt     datetime64[ns]
dt2    datetime64[ns]

同样的方法应该适用于任何其他单位：月'M'，分钟'm'，等等：

跟上一年：'<M8[Y]'
保持最新月份：'<M8[M]'
保持最新状态：'<M8[D]'
保持最新状态：'<M8[m]'
保持第二：'<M8[s]'

【讨论】：

很好的答案。 Waaay 比 datetime.replace 快，这是 SO 上提到的最常见的解决方案。
我的 dt 系列有一个我想去掉的毫秒项 (+00:00)。您答案的第一部分似乎是四舍五入（将术语归零）但没有截断。您对 astype 的回答的第二部分起到了作用。谢谢！
对于分钟频率所有三个：'m'、'M' 和 '
超级有帮助！午夜时间 (00:00:00) 没有出现在 df.head() 中，所以我认为在应用 df['hour'].dt.floor('h') 后出现了问题。但并没有错，检查df['hour'].loc[0] 显示正确的小时截断。

【解决方案2】：

我过去用来实现此目标的方法如下（与您已经在做的非常相似，但我想我还是会把它扔掉）：

df['dt2'] = df['dt'].apply(lambda x: x.replace(minute=0, second=0))

【讨论】：

【解决方案3】：

或者：

df.dt.index.to_period("h") # for the period
df.dt.index.to_period("h").to_timestamp() # for the timestamp truncated

将是实现这一目标的最不模棱两可（更pythonic？）的方式。使用floor/round/ceil 进行更粗的一轮（月、年...），您会收到一条错误消息

ValueError: <YearEnd: month=12> is a non-fixed frequency

在此处查看讨论：https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/15303

【讨论】：