Hoe timedelta naar int in panda's te converteren (met voorbeelden)

U kunt de volgende methoden gebruiken om een timedelta-kolom te converteren naar een kolom met gehele getallen in een pandas DataFrame:

Methode 1: Converteer Timedelta naar geheel getal (dagen)

 df[' days '] = df[' timedelta_column ']. dt . days

Methode 2: Timedelta converteren naar geheel getal (uren)

 df[' hours '] = df[' timedelta_column '] / pd. Timedelta (hours= 1 )

Methode 3: Timedelta converteren naar geheel getal (minuten)

 df[' minutes '] = df[' timedelta_column '] / pd. Timedelta (minutes= 1 )

In het volgende voorbeeld ziet u hoe u elke methode in de praktijk kunt gebruiken met de volgende panda’s DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' promotion ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                   ' start ': ['2021-10-04 13:29:00', '2021-10-07 12:30:00',
                             '2021-10-15 04:20:00', '2021-10-18 15:45:03'],
                   ' end ': ['2021-10-08 11:29:06', '2021-10-15 10:30:07',
                             '2021-10-29 05:50:15', '2021-10-22 15:40:03']})

#convert start date and end date columns to datetime
df[' start '] = pd. to_datetime (df[' start '])
df[' end '] = pd. to_datetime (df[' end '])

#create new column that contains time delta between start and end
df[' duration '] = df[' end '] - df[' start ']

#view DataFrame
print (df)

  promotion start end duration
0 A 2021-10-04 13:29:00 2021-10-08 11:29:06 3 days 22:00:06
1 B 2021-10-07 12:30:00 2021-10-15 10:30:07 7 days 22:00:07
2 C 2021-10-15 04:20:00 2021-10-29 05:50:15 14 days 01:30:15
3 D 2021-10-18 15:45:03 2021-10-22 15:40:03 3 days 23:55:00

Voorbeeld 1: Timedelta converteren naar geheel getal (dagen)

De volgende code laat zien hoe u een nieuwe kolom met de naam dagen maakt, waarin de timedelta in de duurkolom wordt geconverteerd naar een geheel getal dat het aantal dagen in de timedelta-kolom vertegenwoordigt.

 #create new column that converts timedelta into integer number of days
df[' days '] = df[' duration ']. dt . days

#view updated DataFrame
print (df)

  promotion start end duration days
0 A 2021-10-04 13:29:00 2021-10-08 11:29:06 3 days 22:00:06 3
1 B 2021-10-07 12:30:00 2021-10-15 10:30:07 7 days 22:00:07 7
2 C 2021-10-15 04:20:00 2021-10-29 05:50:15 14 days 01:30:15 14
3 D 2021-10-18 15:45:03 2021-10-22 15:40:03 3 days 23:55:00 3

We kunnen dtype gebruiken om het gegevenstype van deze nieuwe kolom te controleren:

 #check data type
df. days . dtype

dtype('int64')

De nieuwe kolom is een geheel getal.

Voorbeeld 2: Timedelta converteren naar geheel getal (uren)

De volgende code laat zien hoe u een nieuwe kolom met de naam uren maakt, waarin de timedelta in de duurkolom wordt geconverteerd naar een numerieke waarde die het totale aantal uren in de timedelta-kolom vertegenwoordigt.

 #create new column that converts timedelta into total number of hours
df[' hours '] = df[' duration '] / pd. Timedelta (hours= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

  promotion start end duration hours
0 A 2021-10-04 13:29:00 2021-10-08 11:29:06 3 days 22:00:06 94.001667  
1 B 2021-10-07 12:30:00 2021-10-15 10:30:07 7 days 22:00:07 190.001944
2 C 2021-10-15 04:20:00 2021-10-29 05:50:15 14 days 01:30:15 337.504167
3 D 2021-10-18 15:45:03 2021-10-22 15:40:03 3 days 23:55:00 95.916667

We kunnen dtype gebruiken om het gegevenstype van deze nieuwe kolom te controleren:

 #check data type
df. hours . dtype

dtype('float64')

De nieuwe kolom is een vlotter.

Voorbeeld 3: Timedelta converteren naar geheel getal (minuten)

De volgende code laat zien hoe u een nieuwe kolom met de naam minuten kunt maken, waarin de timedelta in de duurkolom wordt geconverteerd naar een numerieke waarde die het totale aantal minuten in de timedelta-kolom vertegenwoordigt.

 #create new column that converts timedelta into total number of minutes
df[' minutes '] = df[' duration '] / pd. Timedelta (minutes= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

  promotion start end duration minutes
0 A 2021-10-04 13:29:00 2021-10-08 11:29:06 3 days 22:00:06 5640.100000  
1 B 2021-10-07 12:30:00 2021-10-15 10:30:07 7 days 22:00:07 11400.116667
2 C 2021-10-15 04:20:00 2021-10-29 05:50:15 14 days 01:30:15 20250.250000
3 D 2021-10-18 15:45:03 2021-10-22 15:40:03 3 days 23:55:00 5755.000000

We kunnen dtype gebruiken om het gegevenstype van deze nieuwe kolom te controleren:

 #check datatype
df. minutes . dtype

dtype('float64')

De nieuwe kolom is een vlotter.

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in panda’s kunt uitvoeren:

Hoe kolommen naar DateTime in Pandas te converteren
Hoe DateTime naar datum te converteren in Pandas
Hoe maand uit datum te extraheren in Panda’s