Python：精确到秒和分钟的整数时间

Question

我有一个DataFrame和一个Timestamp列，其中每个值都是从午夜开始的秒数，精度为纳秒。例如：

Timestamp
34200.984537482
34201.395432198

等等。午夜后的34200秒是上午9:30:00。

我想在我的dataframe中创建新条目，其中有一列Second和Minute，我将Timestamp四舍五入到最接近的秒和分（向前看）。所以

Timestamp         Second           Minute
34200.984537482   34201            34260
34201.395432198   34202            34260 

我怎么能用Python做这个？另外，我是否应该使用Pandas'DateTimeIndex？一旦我循环时间，我将计算每个时间戳之间的时间差，所以也许DateTimeIndex更合适。

Answer 1

在最近的一秒钟内，只需使用math.ceil，这样：

    import math
    second = math.ceil(timestamp)

最接近的一分钟，除以60.0，将其四舍五入，然后乘以60。

Answer 2

有一个序列round方法：

In [11]: df.Timestamp.round()
Out[11]: 
0    34201
1    34201
Name: Timestamp, dtype: float64

In [12]: df.Timestamp.round(1)
Out[12]: 
0    34201.0
1    34201.4
Name: Timestamp, dtype: float64

In [13]: df.Timestamp.round(-1)
Out[13]: 
0    34200
1    34200
Name: Timestamp, dtype: float64

我建议使用datetime64或DatetimeIndex，而不是从午夜算起的秒数。。。保存时间困难。

获取正确日期时间列的一种简单方法是：

In [21]: pd.Timestamp('2014-03-04') + df.Timestamp.apply(pd.offsets.Second)
Out[21]: 
0   2014-03-04 09:30:00
1   2014-03-04 09:30:01
Name: Timestamp, dtype: datetime64[ns]