Панды: извлечь час из таймделты

Этот ответ объясняет, как преобразовать целые числа в часовые шаги в Пандах. Мне нужно сделать наоборот.

Мой фрейм данных df1:

   A
0  02:00:00
1  01:00:00
2  02:00:00
3  03:00:00

Мой ожидаемый фрейм данных df1:

   A         B
0  02:00:00  2
1  01:00:00  1
2  02:00:00  2
3  03:00:00  3

Что я пытаюсь:

df1['B'] = df1['A'].astype(int)

Это не удается, потому что:TypeError: cannot astype a timedelta from [timedelta64[ns]] to [int32]

Каков наилучший способ сделать это?

РЕДАКТИРОВАТЬ

Если я попробую df['B'] = df['A'].dt.hourтогда я получаю:AttributeError: 'TimedeltaProperties' object has no attribute 'hour'

Источник

4 ответа

Ты можешь использовать dt.components и получить доступ к столбцу часов:

In[7]:
df['B'] = df['A'].dt.components['hours']
df

Out[7]: 
         A  B
0 02:00:00  2
1 01:00:00  1
2 02:00:00  2
3 03:00:00  3

компоненты timedelta возвращают каждый компонент в виде столбца:

In[8]:
df['A'].dt.components

Out[8]: 
   days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0     0      2        0        0             0             0            0
1     0      1        0        0             0             0            0
2     0      2        0        0             0             0            0
3     0      3        0        0             0             0            0
Источник

Поделить на np.timedelta64(1, 'h'):

df1['B'] = df1['A'] / np.timedelta64(1, 'h')
print (df1)
         A    B
0 02:00:00  2.0
1 01:00:00  1.0
2 02:00:00  2.0
3 03:00:00  3.0
Источник

Оба решения - dt.components или np.timedelta64 - полезны. Просто np.timedelta64 намного быстрее, чем dt.components (это полезно знать, особенно для больших фреймов данных):

import pandas as pd
import numpy as np

dct = { 
      'date1': ['08:05:23', '18:07:20', '08:05:23'],
      'date2': ['09:15:24', '22:07:20', '08:54:01']
      }
df = pd.DataFrame(dct)
df['date1'] = pd.to_datetime(df['date1'], format='%H:%M:%S')
df['date2'] = pd.to_datetime(df['date2'], format='%H:%M:%S')
df['delta'] = df['date2']-df['date1']

%timeit df['np_h'] = (df['delta'] / np.timedelta64(1,'h')).astype(int)
%timeit df['td_h'] = df['delta'].dt.components['hours']

Output:
1000 loops, best of 3: 484 µs per loop
1000 loops, best of 3: 1.43 ms per loop

И, как заметил @EdChum, dt.components['hours'] возвращает только значение часов < 24, что на самом деле не является проблемой в случае этого вопроса. Но для полных дат, где дельта> 24 часа dt.components['days']*24+dt.components['hours'] должен использоваться (что удваивает время обработки).

Источник

В качестве альтернативы разделить на pd.Timedelta(1, 'h'):

      df1['B'] = df1['A'] / pd.Timedelta(1, 'h')

Результат плавающий.

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Timedelta.html

Источник
Другие вопросы по тегам