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Timedelta基本概念
首先导入pandas库 import pandas as pd; Timedelta在pandas中是一个表示两个datetime值之间的差(如日,秒和微妙)的类型,2个Datetime数据运算相减得出的结果就是一个Timedelta数据类型 Datetime只支持+操作,其余运算符操作不会报错 pd.to_datetime('2019-9-4') - pd.to_datetime('2018-1-1') 代码结果： Timedelta('611 days 00:00:00') 可以看到,结果是一个Timedelta类型,并且算出了2019年9月4日到2018年1月日共有多少天 如果只写年默认1月1日 pd.to_datetime('2019-9-4') - pd.to_datetime('2018') 代码结果： Timedelta('611 days 00:00:00') 只写年月默认1日 pd.to_datetime('2019-9-4') - pd.to_datetime('2018-1') 代码结果： Timedelta('611 days 00:00:00') 可以看到结果是一样的 |
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Timedelta参数
通过字符串传递参数 pd.Timedelta('3 days 3 hours 3 minutes 30 seconds') 代码结果： Timedelta('3 days 03:03:30') 通过整数传递参数 pd.Timedelta(5,unit='d') 代码结果： Timedelta('5 days 00:00:00') 通过数据偏移 pd.Timedelta(days=2) 代码结果： Timedelta('2 days 00:00:00') 以上方法可根据喜好使用 |
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Timedelta简单利用
计算生日为1993年5月27日的人今年的年龄 age = (pd.to_datetime('2019-9-4') - pd.to_datetime('1993-5-27')) / pd.Timedelta(days=365)print(age) 代码结果： 26.29041095890411 计算生日为1993年5月27日的人今年的年龄 当然也可以用pd.datetime.now()获取当前时间 age = (pd.datetime.now() - pd.to_datetime('1993-5-27')) / pd.Timedelta(days=365)print(age) 代码结果： 26.29180006733137 可以看到结果有所不同,那是因为datetime默认从毫秒开始,所以时间一直在变化 我们可以简单优化处理一下 |
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