如何将熊猫时间序列转换为总经过时间的numpy数组？答案

【问题标题】：How to convert pandas time series into numpy array of total elapsed time?如何将熊猫时间序列转换为总经过时间的numpy数组？
【发布时间】：2017-10-28 05:24:00
【问题描述】：

这里是熊猫新手。我想从 pandas 转换日期范围时间序列 date_time：

import pandas as pd
import numpy as np
In [1]: date_time = pd.date_range('2017/10/27','2017/10/29',freq='12H')

放入包含经过时间（例如，以小时为单位）的 numpy 数组 t，这样：

In [2]: t
Out[2]: array([0,12,24,36,48])

最直接的方法是什么？

我需要这个来将 numpy 数组 t 传递给 odeint 例程。

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

您可以divide Timedeltas by another Timedelta 将它们转换为所需的频率单位（例如小时）。使用.values 属性将结果转换为 NumPy 数组：

In [37]: ((date_time - date_time[0]) / pd.Timedelta('1H')).values
Out[37]: array([  0.,  12.,  24.,  36.,  48.])

【讨论】：

【解决方案2】：

您也可以转换为pd.Series 并致电dt.total_seconds。

x = pd.Series(date_time)
y = (x - x[0]).dt.total_seconds().div(60 * 60).values
y

array([  0.,  12.,  24.,  36.,  48.])

【讨论】：

谢谢！也很有用。现在我知道当我输入 Series 类型时该怎么做。