Como converter timedelta em int no pandas (com exemplos)

Você pode usar os seguintes métodos para converter uma coluna timedelta em uma coluna inteira em um DataFrame do pandas:

Método 1: Converter Timedelta em Número Inteiro (Dias)

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

Método 2: Converter Timedelta em Número Inteiro (Horas)

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

Método 3: Converter Timedelta em Número Inteiro (Minutos)

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

O exemplo a seguir mostra como usar cada método na prática com o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Exemplo 1: Converter Timedelta em número inteiro (dias)

O código a seguir mostra como criar uma nova coluna chamada dias que converte o timedelta na coluna de duração em um valor inteiro que representa o número de dias na coluna timedelta.

 #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

Podemos usar dtype para verificar o tipo de dados desta nova coluna:

 #check data type
df. days . dtype

dtype('int64')

A nova coluna é um número inteiro.

Exemplo 2: Converter Timedelta em número inteiro (horas)

O código a seguir mostra como criar uma nova coluna chamada horas que converte o timedelta na coluna de duração em um valor numérico que representa o número total de horas na coluna timedelta.

 #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

Podemos usar dtype para verificar o tipo de dados desta nova coluna:

 #check data type
df. hours . dtype

dtype('float64')

A nova coluna é um float.

Exemplo 3: Converter Timedelta em número inteiro (minutos)

O código a seguir mostra como criar uma nova coluna chamada minutos que converte o timedelta na coluna de duração em um valor numérico que representa o número total de minutos na coluna timedelta.

 #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

Podemos usar dtype para verificar o tipo de dados desta nova coluna:

 #check datatype
df. minutes . dtype

dtype('float64')

A nova coluna é um float.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:

Como converter colunas para DateTime no Pandas
Como converter DateTime em data no Pandas
Como extrair o mês da data no Pandas