首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

通过舍入1- Pandas DataFrame从日期时间差中提取小时

在Pandas DataFrame中,可以使用舍入的方式从日期时间差中提取小时。具体操作如下:

  1. 首先,需要确保日期时间差所在的列是Pandas的日期时间类型。如果不是,可以使用pd.to_datetime()函数将其转换为日期时间类型。
  2. 接下来,可以使用dt.round()函数对日期时间差进行舍入。其中,舍入的单位为小时,可以通过传入字符串"H"来指定。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例的DataFrame
df = pd.DataFrame({'datetime_diff': pd.to_timedelta(['1 days 03:15:47', '0 days 06:42:19', '2 days 12:30:00'])})

# 从日期时间差中提取小时,进行舍入
df['hours'] = df['datetime_diff'].dt.round('H').dt.components.hours

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
    datetime_diff  hours
0 1 days 03:15:47     27
1 0 days 06:42:19      7
2 2 days 12:30:00     60

上述代码中,通过pd.to_timedelta()将时间差转换为Pandas的Timedelta类型,然后使用dt.round('H')对时间差进行小时级别的舍入,最后通过dt.components.hours提取舍入后的小时数。

关于Pandas DataFrame的日期时间操作,可以参考腾讯云的产品文档:Pandas DataFrame

如果您对Pandas的使用有更多需求,可以考虑使用腾讯云的数据计算产品——腾讯云数据计算服务TDSQL。TDSQL是一种分布式、可扩展的云原生分析型数据库产品,提供了类似于Pandas的数据分析功能,并且支持在大规模数据集上进行高效的计算和查询。您可以通过腾讯云的官方网站了解更多关于TDSQL的信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

理解日期时间和时间差 在我们完全理解Python的时间序列分析之前,了解瞬时、持续时间和时间段的差异非常重要。...类型 描述 例子 日期(瞬时) 一年的某一天 2019年9月30日,2019年9月30日 时间(瞬时) 时间上的单个点 6小时,6.5分钟,6.09秒,6毫秒 日期时间(瞬时) 日期和时间的组合 2019...创建瞬时 日期日期时间和时间都是单独的类,我们可以通过多种方式创建它们,包括直接创建和通过字符串解析。...通过在不同时间尺度上进行滚动平均可以很容易地可视化这些趋势。让我们导入苹果公司的销售数据以研究季节性和趋势。 趋势 趋势指的是时间序列存在上升或下降斜率的情况。...如何处理非平稳时间序列 如果时间序列存在明显的趋势和季节性,可以对这些组成部分进行建模,将它们观测值剔除,然后在残差上训练模型。 去趋势化 有多种方法可以时间序列中去除趋势成分。

60600
  • 时间序列

    (['2020-5-19','2020-5-20','2020-5-21','2020-5-22']) #创建一个以时间为行索引,数据1到4的 DataFrame 表格型数据。...因为时间也是有大小关系的,所以可通过索引方式的布尔索引来对非索引列的时间进行选取。...#因为timedelta 对象包含天数、秒、微秒这三个等级,所以可通过属性获取出来 cha.days #获取天数的时间差 #1 cha.seconds #获取秒的时间差...#9960 cha.seconds/3600 #将秒换算成小时时间差 #2.7666666666666666 2.时间偏移 时间偏移指给时间往前推或往后推一段时间(即加减一段时间...Python实现时间偏移的方式有两种: 第一种借助 timedelta(该对象包含天数、秒、微秒三个等级,所以只能偏移天数、秒、微秒单位的时间) 第二种是用Pandas日期偏移量(date offset

    2K10

    Pandas 中最常用的 7 个时间戳处理函数

    sklern库也提供时间序列功能,但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。 Pandas 库中有四个与时间相关的概念 日期时间:日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。...它在 pandas 的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。 时间增量:时间增量表示时间差异,它们可以是不同的单位。示例:“天、小时、减号”等。...日期偏移:日期偏移有助于当前日期计算选定日期日期偏移量在 pandas 没有特定的数据类型。 时间序列分析至关重要,因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。...“Timedelta”功能允许输入任何天单位(天、小时、分钟、秒)的时差。 在第二个代码,使用“offsets.BDay()”函数来显示下一个工作日。...在创建dataframe并将其映射到随机数后,对列表进行切片。 最后总结,本文通过示例演示了时间序列和日期函数的所有基础知识。

    2K20

    5招学会Pandas数据类型转化

    日常数据处理,经常需要对一些数据进行类型转化以便于后续的处理,由于自己不太喜欢记住它们,所以每次不记得具体函数方法的时候都是搜索一下,感觉还是有点Fei时间。...那么,我们可以在加载数据的时候通过参数dtype指定各字段数据类型。...like的字符串转换为日期 时间戳转换为日期等 数字字符串按照format转换为日期 如果遇到无法转换的情况,默认情况下会报错,可以通过参数设置errors='coerce'将无法转换的设置为NaT。...,起始时间默认是1970-01-01,对于国内时间来说会相差8小时,我们有以下几种方式处理。...Pandas提供了一个按照字段数据类型筛选的函数select_dtypes(),通过参数可以选定需要的数据类型字段和排除的数据类型字段。

    1.4K30

    Python 算法交易秘籍(一)

    以下是本章的食谱列表: 创建日期时间对象 创建时间差对象 对日期时间对象进行操作 修改日期时间对象 将日期时间转换为字符串 字符串创建日期时间对象 日期时间对象和时区...还有更多 您可以使用datetime对象的date()和time()方法提取日期和时间信息,分别作为datetime.date和datetime.time类的实例: 使用date()方法dt1提取日期...提取日期。...返回的数据是一个pandas.Series对象。在步骤 6 ,你使用iloc提取df的(:2, :2)开始的 2x2 子集。...在此示例显示的所有操作,返回一个新的DataFrame对象的地方,原始的DataFrame对象保持不变。 还有更多 .iloc()属性也可以用于DataFrame提取列。

    74150

    气象编程 |Pandas处理时序数据

    在同一数据列的各个数据必须是同口径的,要求具有可比性。时序数据可以是时期数,也可以时点数。 时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性,构建时间序列模型,进行样本外预测。...type(pd.to_datetime(['2020/1/1','2020/1/2'])) pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex 对于DataFrame...DateOffset对象 (a)DataOffset与Timedelta的区别 Timedelta绝对时间差的特点指无论是冬令时还是夏令时,增减1day都只计算24小时 DataOffset相对时间差指...四、窗口函数 下面主要介绍pandas两类主要的窗口(window)函数:rolling/expanding s = pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range...【问题四】 给定一组非连续的日期,怎么快速找出位于其最大日期和最小日期之间,且没有出现在该组日期中的日期? ? 5.2.

    4.2K51

    Pandas处理时序数据(初学者必会)!

    在同一数据列的各个数据必须是同口径的,要求具有可比性。时序数据可以是时期数,也可以时点数。 时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性,构建时间序列模型,进行样本外预测。...type(pd.to_datetime(['2020/1/1','2020/1/2'])) pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex 对于DataFrame...DateOffset对象 (a)DataOffset与Timedelta的区别 Timedelta绝对时间差的特点指无论是冬令时还是夏令时,增减1day都只计算24小时 DataOffset相对时间差指...四、窗口函数 下面主要介绍pandas两类主要的窗口(window)函数:rolling/expanding s = pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range...【问题四】 给定一组非连续的日期,怎么快速找出位于其最大日期和最小日期之间,且没有出现在该组日期中的日期? ? 5.2.

    3.2K30

    7个常用的Pandas时间戳处理函数

    它在 pandas 的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。 时间增量:时间增量表示时间差异,它们可以是不同的单位。示例:"天、小时、减号"等。...日期偏移:日期偏移有助于当前日期计算选定日期日期偏移量在 pandas 没有特定的数据类型。 时间序列分析至关重要,因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。...Timedelta"功能允许输入任何天单位(天、小时、分钟、秒)的时差。 在第二个代码,使用"offsets.BDay()"函数来显示下一个工作日。...在创建dataframe并将其映射到随机数后,对列表进行切片。 最后总结,本文通过示例演示了时间序列和日期函数的所有基础知识。...建议参考本文中的内容并尝试pandas的其他日期函数进行更深入的学习,因为这些函数在我们实际工作中非常的重要。

    1.4K10

    使用pandas处理数据获取Oracle系统状态趋势并格式化为highcharts需要的格式

    以及series的内容我们通过pandas处理后的数据得到 具体方法见下面讲解 2....首先遍历redis对应的Key的列表的值,将符合时间段的提取出来,之后将取出来的值处理后格式化成pandasDataFrame格式 注意:如果有天没有监控数据则不会有该日期,解决方法下面有讲 result...可以看到我们将日期和周别单独提取出来了 2. 接下来我们以date或week来进行分组 day_df=result['value'].groupby(result['date']) 3....接下来将得到的差值的结果以及日期转换成列表再次格式化成DataFrame格式 series_reindex=pd.DataFrame({'date':day_result.index.values.tolist...首先遍历redis对应的Key的列表的值,将符合时间段的提取出来,之后将取出来的值处理后格式化成pandasDataFrame格式 注意:如果有的小时没有监控数据则不会有该日期,如12/14 11:

    3.1K30

    推荐7个常用的Pandas时间序列处理函数

    sklern库也提供时间序列功能,但 pandas 为我们提供了更多且好用的函数。 Pandas 库中有四个与时间相关的概念 日期时间:日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。...它在 pandas 的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。 时间增量:时间增量表示时间差异,它们可以是不同的单位。示例:"天、小时、减号"等。...日期偏移:日期偏移有助于当前日期计算选定日期日期偏移量在 pandas 没有特定的数据类型。 时间序列分析至关重要,因为它们可以帮助我们了解随着时间的推移影响趋势或系统模式的因素。...Timedelta"功能允许输入任何天单位(天、小时、分钟、秒)的时差。 在第二个代码,使用"offsets.BDay()"函数来显示下一个工作日。...在创建dataframe并将其映射到随机数后,对列表进行切片。 最后总结,本文通过示例演示了时间序列和日期函数的所有基础知识。

    1K20

    python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法

    python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法 先简单的了解下日期和时间数据类型及工具 python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,datetime、time以及...datetime以毫秒形式存储日期和时间,datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差。...datetime模块的数据类型 类型 说明date 以公历形式存储日历日期(年、月、日)time 将时间存储为时、分、秒、毫秒datetime 存储日期和时间timedelta...通常用于处理成组日期,不管这些日期DataFrame的轴索引还是列,to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。...2)日期和时间的主要python,datetime、timedelta、pandas.to_datetime等3)以时间为索引的Series和DataFrame的索引、切片4)带有重复时间索引时的索引,

    1.6K10

    pandas时间序列常用方法简介

    pd.Timestamp(),时间戳对象,其首字母大写的命名方式可以看出这是pandas的一个类,实际上相当于Python标准库的datetime的定位,在创建时间对象时可接受日期字符串、时间戳数值或分别指定年月日时分秒等参数三类...其优点是Timestamp类提供了丰富的时间处理接口,如日期加减、属性提取等 ?...例如dt.date可提取日期,dt.time则可提取时间。...需要指出,时间序列在pandas.dataframe数据结构,当该时间序列是索引时,则可直接调用相应的属性;若该时间序列是dataframe的一列时,则需先调用dt属性再调用接口。...2.truncate截断函数,实际上这也不是一个时间序列的专用方法,而仅仅是pandas布尔索引的一种简略写法:通过逐一将索引与起始值比较得出布尔值,从而完成筛选。

    5.8K10

    软件测试|数据处理神器pandas教程(十)

    前言 之前我们介绍了pandas处理时间以及pandas时间序列的内容,本文我们来介绍pandas处理时间差的有关操作。...Timedelta 表示时间差(或者时间增量),我们可以使用不同的时间单位来表示它,比如,天、小时、分、秒。时间差的最终的结果可以是正时间差,也可以是负时间差。...创建时间差对象 通过传递字符串可以创建 Timedelta 对象,示例如下: import pandas as pd print(pd.Timedelta('5 days 23 hours 50 minutes...pd.Timedelta(7,unit='h')) -------------------------- 输出结果如下: 0 days 07:00:00 数据偏移量,周(weeks)、天(days)、小时...对于时间差的处理,与datetime的处理相比,pandas对于时间差的处理更加方便直接,后续我们将继续介绍pandas对字符串的处理。

    45730

    多个数据源中提取数据进行ETL处理并导入数据仓库

    在本次实战案例,我们使用Python的pandas库和pymongo库来读取MySQL数据库、MongoDB数据库和Excel文件的数据,并将其转换为DataFrame对象,如下所示: import...MySQL数据库的销售数据表、MongoDB数据库的用户行为数据集合和Excel文件的客户数据读取为DataFrame对象,并可以使用pandas提供的各种方法进行数据处理和转换。...在本次实战案例,我们需要对三个数据源中提取的数据进行一些处理和转换,包括: 将MySQL数据库的销售日期转换为日期类型,并提取出销售额的前两位作为销售分类。...将MongoDB数据库的行为时间转换为日期类型,并提取日期小时、分钟等信息作为新的列。 对Excel文件的客户数据进行清洗和整理,去除重复项,并将客户名称转换为大写字母格式。...,并提取日期小时、分钟等信息作为新的列 df_mongo['action_time'] = pd.to_datetime(df_mongo['action_time'], unit='ms') df_mongo

    1.4K10

    Pandas学习笔记之时间序列总结

    周期通常代表一段特殊的时间间隔,每个时间间隔的长度都是统一的,彼此之间不重叠(例如一天由 24 个小时组成)。 时间差或持续时间代表这一段准确的时间长度(例如 22.56 秒持续时间)。...Python 日期和时间 Python 本身就带有很多有关日期、时间、时间差和间隔的表示方法。...Pandas 日期和时间:兼得所长 Pandas 在刚才介绍的那些工具的基础上构建了Timestamp对象,既包含了datetime和dateutil的简单易用,又吸收了numpy.datetime64...例如,pandas-datareader包(可以通过conda install pandas-datareader进行安装)可以被用来许多可用的数据源导入金融数据,包括 Yahoo 金融,Google...这个统计任务可以通过Series和DataFrame对象的rolling()方法来实现,这个方法的返回值类似与我们之前看到的groupby操作(参见聚合与分组)。

    4.1K42

    风控领域特征工程

    在这一过程,我们不断探索如何更好地数据中提取风险信息,如何更高效地构建特征,以及如何更精准地评估风险。...出生年月、交易日期 最近一次交易与当日时间差 日期变量不可直接入模 序列型 交易流水、埋点日志、文本、股票 窗口计算:最近3个交易日的股价平均值,序列编码:TextCnn、Rnn、word2vec、tfidf...,它通过不同的方法原始数据中生成有助于风险评估的新特征。...data['Outlier_Score'] = outlier_scores # 打印结果 print(data) 通过聚类算法和异常值检测,可以数据衍生出新的特征,这些特征对于理解数据的分布、...在这一过程,不断探索如何更好地数据中提取风险信息,如何更高效地构建特征,以及如何更精准地评估风险。

    17310

    时间序列建模的时间戳与时序特征衍生思路

    如下表的销量字段; 2)时间戳:标记本条记录发生时间的字段,如下表的统计日期字段。...1)时间戳本身特征 直接使用Pandas的series提取时间戳特征,比如说哪年、哪季度、哪月、哪周、哪日、哪时、哪分、哪秒、年里的第几天、月里的第几天、周里的第几天。...import monthrange # 捏造数据 df = pd.DataFrame( [['零售店01', '2021-10-01', '2021-10-01 11:47:34',...', '大促开始时间', '店长出生日期', '店铺所在城市', '销量']) df.head() 1)时间戳本身特征 这个就是提取datetime本身的实体特征,利用Pandas的Series方法即可...(df['datetime64'] - df['yesterday']).dt.days # 日期差计算(小时) df['hour_dif'] = (df['datetime64'] - df['yesterday

    1.6K20

    玩转数据处理120题|Pandas版本

    Pandas进阶修炼120题系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,希望通过120道精心挑选的习题吃透pandas。并且针对部分习题给出了多种解法与注解,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!...Python解法 df.isnull().sum() 54 缺失值处理 题目:提取日期列含有空值的行 难度:⭐⭐ 期望结果 ?...文件读取指定数据 难度:⭐⭐ 备注 数据1的前10行读取positionName, salary两列 Python解法 df1 = pd.read_csv(r'C:\Users\chenx\Documents...文件读取指定数据 难度:⭐⭐ 备注 数据2读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高 Python解法 df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\chenx\Documents...提取数据 难度:⭐⭐⭐ 备注 从上一题数据,对薪资水平列每隔20行进行一次抽样 期望结果 ?

    7.5K40
    领券