pandas.Series.dt.seconds属性

298、pandas.Series.dt.seconds属性

pandas.Series.dt.seconds
Number of seconds (>= 0 and less than 1 day) for each element.
298-2、参数

    无

298-3、功能

    用于从时间间隔(即timedelta对象)中提取秒数，该属性返回时间间隔中所包含的整秒数，而不包括分钟、小时等更大单位的部分。

298-4、返回值

    一个Series对象，由整型构成，其中每个值表示对应时间间隔中的整秒数部分。

298-5、说明

    使用场景：

298-5-1、任务和事件持续时间分析：在项目管理中，通常需要分析每个任务或事件的持续时间，以便进行资源分配和效率评估。

298-5-2、网站会话分析：在网站分析中，了解用户会话的持续时间对于优化用户体验至关重要。

298-5-3、机器运行时间分析：在制造业中，分析机器的运行时间有助于维护和优化生产效率。

298-5-4、视频播放分析：在多媒体分析中，计算视频播放的持续时间有助于理解用户的观看行为。

298-6、用法
—df = pd.DataFrame(data)
df['start_time'] = pd.to_datetime(df['start_time'])
df['end_time'] = pd.to_datetime(df['end_time'])

计算每个任务的持续时间

df['duration'] = df['end_time'] - df['start_time']

提取持续时间中的秒数

df['duration_seconds'] = df['duration'].dt.seconds
print(df, end='\n\n')

298-2、网站会话分析

import pandas as pd

创建包含用户会话开始和结束时间的数据

data = {www.laipuhuo.com session_id': [101, 102, 103],

'login_time': ['2024-01-01 10:00:00', '2024-01-01 10:15:00', '2024-01-01 11:00:00'],
'logout_time': ['2024-01-01 10:25:00', '2024-01-01 10:30:30', '2024-01-01 11:20:45']

data = {

'video_id': [1, 2, 3],
'start_time': ['2024-01-01 12:00:00', '2024-01-01 13:00:00', '2024-01-01 14:00:00'],
'end_time': ['2024-01-01 12:10:30', '2024-01-01 13:15:45', '2024-01-01 14:20:50']

}
df = pd.DataFrame(data)
df['start_time'] = pd.to_datetime(df['start_time'])
df['end_time'] = pd.to_datetime(df['end_time'])

计算每次播放的持续时间

df['playback_duration'] = df['end_time'] - df['start_time']

提取播放持续时间中的秒数

df['playback_duration_seconds'] www.laipuhuo.com= df['playback_duration'].dt.seconds
————————————————
'task_id': [1, 2, 3],

'start_time': ['2024-01-01 08:00:00.123456', '2024-01-02 09:00:00.654321', '2024-01-03 10:00:00.789012'],
'end_time': ['2024-01-01 08:30:30.654321', '2024-01-02 09:45:15.987654', '2024-01-03 10:25:50.123456']

}
df = pd.DataFrame(data)
df['start_time'] = pd.to_datetime(df['start_time'])
df['end_time'] = pd.to_datetime(df['end_time'])

计算每个任务的持续时间

df['duration'] = df['end_time'] - df['start_time']

提取持续时间中的微秒数

df['duration_microseconds'] = df['duration'].dt.microseconds
print(df, end='\n\n')

299-2、高频交易数据分析

import pandas as pd

创建包含交易执行时间的数据

data = {www.laipuhuo.com

'trade_id': [1, 2, 3],
'execution_start': ['2024-01-01 09:30:00.123456', '2024-01-01 09:30:01.654321', '2024-01-01 09:30:02.789012'],
'execution_end': ['2024-01-01 09:30:00.223456', '2024-01-01 09:30:01.754321', '2024-01-01 09:30:02.889012']

}