Как преобразовать timedelta в int в pandas (с примерами)

Вы можете использовать следующие методы для преобразования столбца timedelta в целочисленный столбец в DataFrame pandas:

Метод 1: преобразовать дельту времени в целое число (дни)

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

Метод 2: преобразовать дельту времени в целое число (часы)

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

Метод 3: преобразовать дельту времени в целое число (минуты)

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

В следующем примере показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame 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

Пример 1. Преобразование Timedelta в целое число (дни)

В следующем коде показано, как создать новый столбец с именемdays , который преобразует дельту времени в столбце длительности в целочисленное значение, представляющее количество дней в столбце дельты времени.

 #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

Мы можем использовать dtype для проверки типа данных этого нового столбца:

 #check data type
df. days . dtype

dtype('int64')

Новый столбец является целым числом.

Пример 2. Преобразование Timedelta в целое число (часы)

Следующий код показывает, как создать новый столбец с именем часы , который преобразует дельту времени в столбце продолжительности в числовое значение, представляющее общее количество часов в столбце дельта времени.

 #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

Мы можем использовать dtype для проверки типа данных этого нового столбца:

 #check data type
df. hours . dtype

dtype('float64')

Новый столбец является плавающим.

Пример 3: Преобразование Timedelta в целое число (минуты)

В следующем коде показано, как создать новый столбец с именем минуты , который преобразует дельту времени в столбце продолжительности в числовое значение, представляющее общее количество минут в столбце дельта времени.

 #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

Мы можем использовать dtype для проверки типа данных этого нового столбца:

 #check datatype
df. minutes . dtype

dtype('float64')

Новый столбец является плавающим.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как преобразовать столбцы в DateTime в Pandas
Как преобразовать DateTime в дату в Pandas
Как извлечь месяц из даты в Pandas