Pandas Timedelta 属性（_m，_s）：奇怪的行为

Question

我目睹了一些奇怪的行为访问属性，例如来自 pandas timedelta 对象的_m 或_s。 让我用一个最小的例子来解释这个问题，我从 PyCharm 的控制台运行（PyCharm 2020.2.3（社区版））

>>> import pandas as pd

>>> #  Creating a dataFrame with 2 pandas timedeltas:
... df_test=pd.DataFrame({"Timedeltas":[pd.Timedelta('1 days 1:01:01'), pd.Timedelta('2 days 2:02:02')]})
Timedelta('0 days 00:02:56.230217907')

>>> mean_timedelta=df_test['Timedeltas'].mean()
... print(mean_timedelta._m)
0

>>> mean_timedelta=df_test['Timedeltas'].mean()
... print(mean_timedelta)
... print(mean_timedelta._m)
1 days 13:31:31.500000
31

• 为什么在我第一次执行print(mean_timedelta._m) 时没有打印出31？为什么我会得到0？

• 为什么只有在我之前运行print(mean_timedelta) 时才打印31？

Answer 1

mean_timedelta 是 Timedelta 类型的对象。通过赋值创建对象时，不会填充对象的属性。你可以通过访问属性_is_populated来查看。

当您第一次使用print(mean_timedelta) 打印整个对象时，属性会在内部填充。这就是为什么您可以访问_m等属性的原因：

mean_timedelta=df_test['Timedeltas'].mean()
print(mean_timedelta.is_populated)
print(mean_timedelta)
print(mean_timedelta.is_populated)
print(mean_timedelta._m)
print(mean_timedelta.is_populated)

输出：

False
1 days 13:31:31.500000
True
31
True

我的回答是基于source code of the class。

要有意填充它，您可以调用：

mean_timedelta._ensure_components()

如果您需要以其他方式获取会议记录，您可以这样做：

print((mean_timedelta.seconds//60)%60)