从numpy.timedelta64值中提取天数

Question 1

我正在使用pandas / python，我有两个日期时间序列s1和s2，它们是使用包含日期/时间的df字段上的“ to_datetime”函数生成的。

当我从s2减去s1

s3 = s2-s1

我得到一个类型为s3的系列

timedelta64 [ns]

0    385 days, 04:10:36
1     57 days, 22:54:00
2    642 days, 21:15:23
3    615 days, 00:55:44
4    160 days, 22:13:35
5    196 days, 23:06:49
6     23 days, 22:57:17
7      2 days, 22:17:31
8    622 days, 01:29:25
9     79 days, 20:15:14
10    23 days, 22:46:51
11   268 days, 19:23:04
12                  NaT
13                  NaT
14   583 days, 03:40:39

我如何看待该系列的1个元素：

s3 [10]

我得到这样的东西：

numpy.timedelta64（2069211000000000，'ns'）

如何从s3中提取天数，并可能将其保留为整数（对小时/分钟等不太感兴趣）？

在此先感谢您的帮助。

Question 2

您可以将其转换为具有日精度的timedelta。要提取天的整数值，可以将其除以一天的时间增量。

>>> x = np.timedelta64(2069211000000000, 'ns')
>>> days = x.astype('timedelta64[D]')
>>> days / np.timedelta64(1, 'D')
23

或者，如@PhillipCloud建议，只是days.astype(int)因为timedelta仅仅是一个64位整数，根据你所传递的第二个参数被解释以各种方式（'D'，'ns'，...）。

您可以在这里找到更多有关它的信息。

Question 3

使用dt.days获得的日子属性为整数。

例如：

In [14]: s = pd.Series(pd.timedelta_range(start='1 days', end='12 days', freq='3000T'))

In [15]: s
Out[15]: 
0    1 days 00:00:00
1    3 days 02:00:00
2    5 days 04:00:00
3    7 days 06:00:00
4    9 days 08:00:00
5   11 days 10:00:00
dtype: timedelta64[ns]

In [16]: s.dt.days
Out[16]: 
0     1
1     3
2     5
3     7
4     9
5    11
dtype: int64

更一般而言-您可以使用.components属性访问的简化形式timedelta。

In [17]: s.dt.components
Out[17]: 
   days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0     1      0        0        0             0             0            0
1     3      2        0        0             0             0            0
2     5      4        0        0             0             0            0
3     7      6        0        0             0             0            0
4     9      8        0        0             0             0            0
5    11     10        0        0             0             0            0

现在，获取hours属性：

In [23]: s.dt.components.hours
Out[23]: 
0     0
1     2
2     4
3     6
4     8
5    10
Name: hours, dtype: int64

Question 4

假设您有一个timedelta系列：

import pandas as pd
from datetime import datetime
z = pd.DataFrame({'a':[datetime.strptime('20150101', '%Y%m%d')],'b':[datetime.strptime('20140601', '%Y%m%d')]})

td_series = (z['a'] - z['b'])

转换此timedelta列或序列的一种方法是将其强制转换为Timedelta对象（pandas 0.15.0+），然后从该对象中提取日期：

td_series.astype(pd.Timedelta).apply(lambda l: l.days)

另一种方法是将系列转换为以天为单位的timedelta64，然后将其转换为int：

td_series.astype('timedelta64[D]').astype(int)