从 TimeDelta 到 Pandas 中的浮动天数

Question

我有一个 TimeDelta 列，其值如下所示：

2 天 21:54:00.000000000

我想要一个代表天数的浮点数，假设这里是 2+²¹⁄₂₄ = 2.875，忽略分钟。有没有简单的方法可以做到这一点？我看到一个答案建议

res['Ecart_lacher_collecte'].apply(lambda x: float(x.item().days+x.item().hours/24.))

但我得到“AttributeError：‘str’对象没有属性‘item’”

Numpy 版本是 ‘1.10.4’ Pandas 版本是 u’0.17.1’

这些列最初是通过以下方式获得的：

 lac['DateHeureLacher'] = pd.to_datetime(lac['Date lacher']+' '+lac['Heure lacher'],format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')
cap['DateCollecte'] = pd.to_datetime(cap['Date de collecte']+' '+cap['Heure de collecte'],format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')

在第一个脚本中。然后在第二个：

 res = pd.merge(lac, cap, how='inner', on=['Loc'])
res['DateHeureLacher']  = pd.to_datetime(res['DateHeureLacher'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
res['DateCollecte']  = pd.to_datetime(res['DateCollecte'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
res['Ecart_lacher_collecte'] = res['DateCollecte'] - res['DateHeureLacher']

也许将它保存到 csv 将它们的类型改回字符串？我正在尝试进行的转换是在第三个脚本中。

 Sexe_x  PiegeLacher latL    longL   Loc Col_x   DateHeureLacher Nb envolees PiegeCapture    latC    longC   Col_y   Sexe_y  Effectif    DateCollecte    DatePose    Ecart_lacher_collecte   Dist_m
M   Q0-002  1629238 237877  H   Rouge   2011-02-04 17:15:00 928 Q0-002  1629238 237877  Rouge   M   1   2011-02-07 15:09:00 2011-02-07 12:14:00 2 days 21:54:00.000000000   0
M   Q0-002  1629238 237877  H   Rouge   2011-02-04 17:15:00 928 Q0-002  1629238 237877  Rouge   M   4   2011-02-07 12:14:00 2011-02-07 09:42:00 2 days 18:59:00.000000000   0
M   Q0-002  1629238 237877  H   Rouge   2011-02-04 17:15:00 928 Q0-003  1629244 237950  Rouge   M   1   2011-02-07 15:10:00 2011-02-07 12:16:00 2 days 21:55:00.000000000   75

资源信息（）：

 Sexe_x                   922 non-null object
PiegeLacher              922 non-null object
latL                     922 non-null int64
longL                    922 non-null int64
Loc                      922 non-null object
Col_x                    922 non-null object
DateHeureLacher          922 non-null object
Nb envolees              922 non-null int64
PiegeCapture             922 non-null object
latC                     922 non-null int64
longC                    922 non-null int64
Col_y                    922 non-null object
Sexe_y                   922 non-null object
Effectif                 922 non-null int64
DateCollecte             922 non-null object
DatePose                 922 non-null object
Ecart_lacher_collecte    922 non-null object
Dist_m                   922 non-null int64

原文由 alpagarou 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以使用 pd.to_timedelta 或 np.timedelta64 定义持续时间并除以这个：

 # set up as per @EdChum
df['total_days_td'] = df['time_delta'] / pd.to_timedelta(1, unit='D')
df['total_days_td'] = df['time_delta'] / np.timedelta64(1, 'D')

原文由 jpp 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议