计算数据帧索引之间的时间差

Question

我试图向数据帧中添加一列deltaT，其中deltaT是连续行之间的时间差（在时间序列中索引）

time                 value

2012-03-16 23:50:00      1
2012-03-16 23:56:00      2
2012-03-17 00:08:00      3
2012-03-17 00:10:00      4
2012-03-17 00:12:00      5
2012-03-17 00:20:00      6
2012-03-20 00:43:00      7

期望的结果如下所示（deltaT单位以分钟为单位）：

time                 value  deltaT

2012-03-16 23:50:00      1       0
2012-03-16 23:56:00      2       6
2012-03-17 00:08:00      3      12
2012-03-17 00:10:00      4       2
2012-03-17 00:12:00      5       2
2012-03-17 00:20:00      6       8
2012-03-20 00:43:00      7      23

Answer 1

>= Numpy version 1.7.0.

还可以从timedelta64[ns]（纳秒-默认数据类型）到timedelta64[m]（分钟）[Frequency conversion（aTyping相当于楼层划分）typecastdf.index.to_series().diff()

df['ΔT'] = df.index.to_series().diff().astype('timedelta64[m]')

                     value      ΔT
time                              
2012-03-16 23:50:00      1     NaN
2012-03-16 23:56:00      2     6.0
2012-03-17 00:08:00      3    12.0
2012-03-17 00:10:00      4     2.0
2012-03-17 00:12:00      5     2.0
2012-03-17 00:20:00      6     8.0
2012-03-20 00:43:00      7  4343.0

（ΔT数据类型：float64）

如果要转换为int，请在转换前用0填充na值

>>> df.index.to_series().diff().fillna(0).astype('timedelta64[m]').astype('int')

time
2012-03-16 23:50:00       0
2012-03-16 23:56:00       6
2012-03-17 00:08:00      12
2012-03-17 00:10:00       2
2012-03-17 00:12:00       2
2012-03-17 00:20:00       8
2012-03-20 00:43:00    4343
Name: time, dtype: int64

熊猫版>；0.24.0.，也可以转换为pandas nullable integer数据类型（Int64）

>>> df.index.to_series().diff().astype('timedelta64[m]').astype('Int64')

time
2012-03-16 23:50:00    <NA>
2012-03-16 23:56:00       6
2012-03-17 00:08:00      12
2012-03-17 00:10:00       2
2012-03-17 00:12:00       2
2012-03-17 00:20:00       8
2012-03-20 00:43:00    4343
Name: time, dtype: Int64

Timedelta数据类型支持大量的时间单位，以及可以强制转换为任何其他单位的通用单位

以下是日期单位：

Y   year
M   month
W   week
D   day

以下是时间单位：

h   hour
m   minute
s   second
ms  millisecond
us  microsecond
ns  nanosecond
ps  picosecond
fs  femtosecond
as  attosecond

---

如果您希望差到小数，请使用true division，即除以np.timedelta64(1, 'm')
e、 g.如果df如下所示

                     value
time                      
2012-03-16 23:50:21      1
2012-03-16 23:56:28      2
2012-03-17 00:08:08      3
2012-03-17 00:10:56      4
2012-03-17 00:12:12      5
2012-03-17 00:20:00      6
2012-03-20 00:43:43      7

检查下面的asyping（floor division）和true division之间的差异

>>> df.index.to_series().diff().astype('timedelta64[m]')
time
2012-03-16 23:50:21       NaN
2012-03-16 23:56:28       6.0
2012-03-17 00:08:08      11.0
2012-03-17 00:10:56       2.0
2012-03-17 00:12:12       1.0
2012-03-17 00:20:00       7.0
2012-03-20 00:43:43    4343.0
Name: time, dtype: float64

>>> df.index.to_series().diff()/np.timedelta64(1, 'm')
time
2012-03-16 23:50:21            NaN
2012-03-16 23:56:28       6.116667
2012-03-17 00:08:08      11.666667
2012-03-17 00:10:56       2.800000
2012-03-17 00:12:12       1.266667
2012-03-17 00:20:00       7.800000
2012-03-20 00:43:43    4343.716667
Name: time, dtype: float64

Answer 2

注意：这是使用numpy>；=1.7，适用于numpy<；1.7，请参见此处的转换：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html#time-deltas

原始帧，带有日期时间索引

In [196]: df
Out[196]: 
                     value
2012-03-16 23:50:00      1
2012-03-16 23:56:00      2
2012-03-17 00:08:00      3
2012-03-17 00:10:00      4
2012-03-17 00:12:00      5
2012-03-17 00:20:00      6
2012-03-20 00:43:00      7

In [199]: df.index
Out[199]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-03-16 23:50:00, ..., 2012-03-20 00:43:00]
Length: 7, Freq: None, Timezone: None

这是你想要的时间差

In [200]: df['tvalue'] = df.index

In [201]: df['delta'] = (df['tvalue']-df['tvalue'].shift()).fillna(0)

In [202]: df
Out[202]: 
                     value              tvalue            delta
2012-03-16 23:50:00      1 2012-03-16 23:50:00         00:00:00
2012-03-16 23:56:00      2 2012-03-16 23:56:00         00:06:00
2012-03-17 00:08:00      3 2012-03-17 00:08:00         00:12:00
2012-03-17 00:10:00      4 2012-03-17 00:10:00         00:02:00
2012-03-17 00:12:00      5 2012-03-17 00:12:00         00:02:00
2012-03-17 00:20:00      6 2012-03-17 00:20:00         00:08:00
2012-03-20 00:43:00      7 2012-03-20 00:43:00 3 days, 00:23:00

在不考虑日差的情况下给出答案（你的最后一天是3/20，之前是3/17），实际上是很棘手的

In [204]: df['ans'] = df['delta'].apply(lambda x: x  / np.timedelta64(1,'m')).astype('int64') % (24*60)

In [205]: df
Out[205]: 
                     value              tvalue            delta  ans
2012-03-16 23:50:00      1 2012-03-16 23:50:00         00:00:00    0
2012-03-16 23:56:00      2 2012-03-16 23:56:00         00:06:00    6
2012-03-17 00:08:00      3 2012-03-17 00:08:00         00:12:00   12
2012-03-17 00:10:00      4 2012-03-17 00:10:00         00:02:00    2
2012-03-17 00:12:00      5 2012-03-17 00:12:00         00:02:00    2
2012-03-17 00:20:00      6 2012-03-17 00:20:00         00:08:00    8
2012-03-20 00:43:00      7 2012-03-20 00:43:00 3 days, 00:23:00   23

Answer 3

我们可以使用^{}创建一个索引和值都等于索引键的序列，然后计算连续行之间的差异，这将导致timedelta64[ns]dtype。在获得该值之后，通过.dt属性，我们可以访问时间部分的seconds属性，最后将每个元素除以60，以在几分钟内将其输出（可以选择将第一个值填充为0）

In [13]: df['deltaT'] = df.index.to_series().diff().dt.seconds.div(60, fill_value=0)
    ...: df                                 # use .astype(int) to obtain integer values
Out[13]: 
                     value  deltaT
time                              
2012-03-16 23:50:00      1     0.0
2012-03-16 23:56:00      2     6.0
2012-03-17 00:08:00      3    12.0
2012-03-17 00:10:00      4     2.0
2012-03-17 00:12:00      5     2.0
2012-03-17 00:20:00      6     8.0
2012-03-20 00:43:00      7    23.0

---

简化：

当我们执行diff时：

In [8]: ser_diff = df.index.to_series().diff()

In [9]: ser_diff
Out[9]: 
time
2012-03-16 23:50:00               NaT
2012-03-16 23:56:00   0 days 00:06:00
2012-03-17 00:08:00   0 days 00:12:00
2012-03-17 00:10:00   0 days 00:02:00
2012-03-17 00:12:00   0 days 00:02:00
2012-03-17 00:20:00   0 days 00:08:00
2012-03-20 00:43:00   3 days 00:23:00
Name: time, dtype: timedelta64[ns]

秒到分钟的转换：

In [10]: ser_diff.dt.seconds.div(60, fill_value=0)
Out[10]: 
time
2012-03-16 23:50:00     0.0
2012-03-16 23:56:00     6.0
2012-03-17 00:08:00    12.0
2012-03-17 00:10:00     2.0
2012-03-17 00:12:00     2.0
2012-03-17 00:20:00     8.0
2012-03-20 00:43:00    23.0
Name: time, dtype: float64

---

如果假设您想包括date部分，因为它以前被排除在外（只考虑时间部分），那么^{}将给出经过的持续时间（以秒为单位），然后可以通过除法再次计算分钟

In [12]: ser_diff.dt.total_seconds().div(60, fill_value=0)
Out[12]: 
time
2012-03-16 23:50:00       0.0
2012-03-16 23:56:00       6.0
2012-03-17 00:08:00      12.0
2012-03-17 00:10:00       2.0
2012-03-17 00:12:00       2.0
2012-03-17 00:20:00       8.0
2012-03-20 00:43:00    4343.0    # <  number of minutes in 3 days 23 minutes
Name: time, dtype: float64