Extrahieren von Tagen aus einem numpy.timedelta64-Wert

Ich verwende pandas / python und habe zwei Datumszeitreihen s1 und s2, die mit der Funktion 'to_datetime' in einem Feld des df generiert wurden, das Datums- / Uhrzeitangaben enthält.

Wenn ich s1 von s2 subtrahiere

s3 = s2 - s1

Ich bekomme eine Serie, s3, vom Typ

timedelta64 [ns]

0    385 days, 04:10:36
1     57 days, 22:54:00
2    642 days, 21:15:23
3    615 days, 00:55:44
4    160 days, 22:13:35
5    196 days, 23:06:49
6     23 days, 22:57:17
7      2 days, 22:17:31
8    622 days, 01:29:25
9     79 days, 20:15:14
10    23 days, 22:46:51
11   268 days, 19:23:04
12                  NaT
13                  NaT
14   583 days, 03:40:39

Wie sehe ich 1 Element der Serie:

s3 [10]

Ich bekomme so etwas:

numpy.timedelta64 (2069211000000000, 'ns')

Wie extrahiere ich Tage aus s3 und behalte sie vielleicht als ganze Zahlen (nicht so interessiert an Stunden / Minuten usw.)?

Vielen Dank im Voraus für jede Hilfe.

Sie können es mit einer Tagesgenauigkeit in ein Zeitdelta konvertieren. Um den ganzzahligen Wert von Tagen zu extrahieren, teilen Sie ihn durch ein Zeitdelta von einem Tag.

>>> x = np.timedelta64(2069211000000000, 'ns')
>>> days = x.astype('timedelta64[D]')
>>> days / np.timedelta64(1, 'D')
23

Oder, wie @PhillipCloud vorgeschlagen, nur days.astype(int)weil das timedeltaist nur eine 64 - Bit - Ganzzahl, die Sie übergaben auf verschiedene Weise in Abhängigkeit von dem zweiten Parameter interpretiert wird ( 'D', 'ns', ...).

Mehr dazu finden Sie hier .

Verwenden Sie dt.daysdiese Option , um das Attribut days als Ganzzahlen abzurufen.

Zum Beispiel:

In [14]: s = pd.Series(pd.timedelta_range(start='1 days', end='12 days', freq='3000T'))

In [15]: s
Out[15]: 
0    1 days 00:00:00
1    3 days 02:00:00
2    5 days 04:00:00
3    7 days 06:00:00
4    9 days 08:00:00
5   11 days 10:00:00
dtype: timedelta64[ns]

In [16]: s.dt.days
Out[16]: 
0     1
1     3
2     5
3     7
4     9
5    11
dtype: int64

Allgemeiner - Sie können die .componentsEigenschaft verwenden, um auf eine reduzierte Form von zuzugreifen timedelta.

In [17]: s.dt.components
Out[17]: 
   days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0     1      0        0        0             0             0            0
1     3      2        0        0             0             0            0
2     5      4        0        0             0             0            0
3     7      6        0        0             0             0            0
4     9      8        0        0             0             0            0
5    11     10        0        0             0             0            0

Um das hoursAttribut zu erhalten:

In [23]: s.dt.components.hours
Out[23]: 
0     0
1     2
2     4
3     6
4     8
5    10
Name: hours, dtype: int64

Angenommen, Sie haben eine Timedelta-Reihe:

import pandas as pd
from datetime import datetime
z = pd.DataFrame({'a':[datetime.strptime('20150101', '%Y%m%d')],'b':[datetime.strptime('20140601', '%Y%m%d')]})

td_series = (z['a'] - z['b'])

Eine Möglichkeit, diese Timedelta-Spalte oder -Serie zu konvertieren, besteht darin, sie in ein Timedelta-Objekt (Pandas 0.15.0+) umzuwandeln und dann die Tage aus dem Objekt zu extrahieren:

td_series.astype(pd.Timedelta).apply(lambda l: l.days)

Eine andere Möglichkeit besteht darin, die Serie in Tagen als timedelta64 und dann als int:

td_series.astype('timedelta64[D]').astype(int)