Pandas Timedelta

时间差是时间上的差异，用差分单位表示，例如，几天，几小时，几分钟，几秒。它们可以是正面的也可以是负面的。

我们可以使用各种参数创建Timedelta对象，如下所示 -

String

通过传递字符串文字，我们可以创建一个timedelta对象。

import pandas as pd

print pd.Timedelta('2 days 2 hours 15 minutes 30 seconds')

其输出如下 -

2 days 02:15:30

整数

通过用单位传递一个整数值，一个参数会创建一个Timedelta对象。

import pandas as pd

print pd.Timedelta(6,unit='h')

其输出如下 -

0 days 06:00:00

数据偏移

诸如 - 周，日，小时，分钟，秒，毫秒，微秒，纳秒等数据偏移量也可用于构建。

import pandas as pd

print pd.Timedelta(days=2)

其输出如下 -

2 days 00:00:00

to_timedelta（）

使用顶级 pd.to_timedelta ，可以将标量，数组，列表或序列从已识别的timedelta格式/值转换为Timedelta类型。如果输入是一个Series，则它将构造Series，如果输入是标量类型，则为标量，否则将输出 TimedeltaIndex 。

import pandas as pd

print pd.Timedelta(days=2)

其输出如下 -

2 days 00:00:00

操作

您可以在Series / DataFrames上操作并通过 datetime64 [ns] 序列或时间戳上的减法操作构造 timedelta64 [ns] 序列。 **

现在让我们用Timedelta和datetime对象创建一个DataFrame并对其执行一些算术运算 -

import pandas as pd

s = pd.Series(pd.date_range('2012-1-1', periods=3, freq='D'))
td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ])
df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))
print df

其输出如下 -

A      B
0  2012-01-01 0 days
1  2012-01-02 1 days
2  2012-01-03 2 days

添加操作

import pandas as pd

s = pd.Series(pd.date_range('2012-1-1', periods=3, freq='D'))
td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ])
df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))
df['C']=df['A']+df['B']

print df

其输出如下 -

A      B          C
0 2012-01-01 0 days 2012-01-01
1 2012-01-02 1 days 2012-01-03
2 2012-01-03 2 days 2012-01-05

减法操作

import pandas as pd

s = pd.Series(pd.date_range('2012-1-1', periods=3, freq='D'))
td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ])
df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))
df['C']=df['A']+df['B']
df['D']=df['C']+df['B']
print df

其输出如下 -

A      B          C          D
0 2012-01-01 0 days 2012-01-01 2012-01-01
1 2012-01-02 1 days 2012-01-03 2012-01-04
2 2012-01-03 2 days 2012-01-05 2012-01-07