针对 df['diff'],可以做如下操作:# 方法一,使用 .days属性df['diff1']=df['diff'].apply(lambdax:x.days)# 方法二,强制变换数据类型,转为timedelta64[D]df['diff2']=df['diff'].astype('timedelta64[D]').astype(int)# 方法三,借助 np.timedelta64,相除即可df['diff3']=df['diff'].apply(lam...
由于您正在操作一个 * df *，因此可以简单地使用pandas中的Timedelta和total_seconds：
pd.to_timedelta函数 convert_dtypes函数、infer_objects函数 其他转换类型函数 1、 Pandas所支持的数据类型: float int bool datetime64[ns] datetime64[ns, tz] timedelta[ns] category object 默认的数据类型是int64,float64. 2、转换数据类型的思路 使用astype()方法强制转化dtype 自定义一个数据转换函数函数 使...
>>> r5 = np.ones([2,3], int) >>> r5 array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]]) >>> r6 = np.vstack([r5,2*r5]) >>> r6 array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [2, 2, 2], [2, 2, 2]]) >>> r7 = np.hstack([r5,2*r5]) >>> r7 array([[1, 1, 1, 2, 2, 2]...
使用DataFrame.melt，通过to_timedelta将值转换为时间增量（如果需要更高的精度，请删除.astype(int)）：
1、分组求和 import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta data = pd.DataFrame({ "company": ["A", "A", "A&
除了astype()方法,还可以使用to_numeric()方法将列数据类型转换为数值类型,to_datetime()方法将列数据类型转换为日期时间类型,to_timedelta()方法将列数据类型转换为时间间隔类型。 Pandas DataFrame的数据类型包括整数类型(int)、浮点数类型(float)、字符串类型(object)、日期时间类型(datetime)等。根据具体的数据分析...
这种行为对我来说似乎很奇怪:如果另一列是时间增量,则在转置df时将id列(一个字符串)转换为时间戳。importpandasas pd 'val': [_libs.tslib.Timedelta 如果没有时间增量,它的工作方 浏览41提问于2018-06-16得票数9 回答已采纳 1回答 pandas.DataFrame.replace()得到了"OverflowError: Python太大,无法转换为lar...
time1['起始日'] += datatime.timedelta(days = 1) #日期天数加1 rightTime = pd.datetime.now() - dateutil.relativedelta.relativedalta(months=6) #从今天开始往前推半年 27.数据表检查 df.shape #数据维度(行列):Excel中可以通过CTRL+向下的光标键,和CTRL+向右的光标键 ...
np.timedelta64、'timedelta64'、'timedelta'：所有时间增量均为64位。pd.Categorical、'category'：Pandas...