Как округлить столбец даты и времени до ближайшего квартала

Question

Я загрузил файл данных в фрейм данных Python для панд. У меня есть дата-столбец формата 2015-07-18 13:53:33.280,

Что мне нужно сделать, это создать новую колонку, которая округляет это до ближайшего четверти часа. Таким образом, дата выше будет округлена до 2015-07-18 13:45:00.000,

Как мне сделать это в пандах? Я попытался использовать решение отсюда, но получить 'Series' object has no attribute 'year' ошибка.

Answer 1

Предполагая, что ваша серия состоит из datetime объекты, которые вы должны использовать Series.apply, Пример -

import datetime
df['<column>'] = df['<column>'].apply(lambda dt: datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, dt.hour,15*(dt.minute // 15)))

Приведенный выше пример всегда округляется до предыдущего квартала (поведение аналогично функции пола).

РЕДАКТИРОВАТЬ

Округлить до правильного четверть часа (например, если его 7 минут 30 секунд после предыдущего квартала, чтобы показать следующий квартал). Мы можем использовать приведенный ниже пример -

import datetime
df['<column>'] = df['<column>'].apply(lambda dt: datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, dt.hour,15*round((float(dt.minute) + float(dt.second)/60) / 15)))

Выше будет учитываться только самые последние секунды, если вы хотите, чтобы учитывались миллисекунды / микросекунды, вы можете добавить это к вышеприведенному уравнению как - (float(dt.minute) + float(dt.second)/60 + float(dt.microsecond)/60000000)

Answer 2

Ты можешь использовать round(freq), Также есть ярлык column.dt для доступа к функциям даты и времени (как подсказывает @laurens-koppenol).

Вот одна строка:

df['old column'].dt.round('15min')  

Строковые псевдонимы для действительных частот можно найти здесь. Полный рабочий пример:

In [1]: import pandas as pd    
In [2]: df = pd.DataFrame([pd.Timestamp('2015-07-18 13:53:33.280'),
                           pd.Timestamp('2015-07-18 13:33:33.330')],
                         columns=['old column'])

In [3]: df['new column']=df['old column'].dt.round('15min')  
In [4]: df
Out[4]: 
               old column          new column
0 2015-07-18 13:53:33.280 2015-07-18 14:00:00
1 2015-07-18 13:33:33.330 2015-07-18 13:30:00

Answer 3

Это выглядит немного лучше

column.dt. позволяет функции datetime для столбцов datetime, например column.str. делает для строковых столбцов

Справочник по API свойств типа даты и времени

import pandas as pd

# test df
df = pd.DataFrame([{'old_column':pd.Timestamp('2015-07-18 13:53:33.280')}])

df['new_column'] = df['old_column'].dt.round('15min')

df

Answer 4

Ответ Ананда С. Кумара не округляется до ближайшей четверти часа, он обрезает минуты до ближайших 15 минут под ним.

Собственно, в вашем примере 2015-07-18 13:53:33.280 должен округлить до 2015-07-18 14:00:00.000 поскольку 53:33.280 ближе к 60 минутам, чем к 45 минутам.

Я нашел более надежный ответ для округления в этом посте.

Для вашей ситуации это должно работать:

import datetime

def round_time(time, round_to):
    """roundTo is the number of minutes to round to"""
    rounded = time + datetime.timedelta(minutes=round_to/2.)
    rounded -= datetime.timedelta(minutes=rounded.minute % round_to,
                                  seconds=rounded.second,
                                  microseconds=rounded.microsecond)
    return rounded

dt['dtcolumn'] = df['dtcolumn'].apply(lambda x: round_time(x))

Answer 5

Если вас устраивает округление до ближайших четверти часа, выполните.dt.to_freq('15min')тоже будет работать. Обратите внимание, что это изменит dtype, что может быть желательно.