如何从timedelta中删除微秒

Question

我想要基本上从pandas列截断微秒。我尝试了analyze_me['how_long_it_took_to_order'] = analyze_me['how_long_it_took_to_order'].apply(lambda x: x.replace(microsecond=0)之类的内容，但是出现了这个错误replace() takes no keyword arguments。

例如：我希望00：19：58.582052成为00:19:58或00：19：58.58

Answer 1

我认为你需要将你的字符串转换为pd.to_timedelta的timedelta，然后利用优秀的dt访问器和基于字符串截断的floor方法。以下是数据的前两行。

df['how_long_it_took_to_order'] = pd.to_timedelta(df['how_long_it_took_to_order'])
df['how_long_it_took_to_order'].dt.floor('s')

0   00:19:58
1   00:25:09

可以到百分之一秒。

df['how_long_it_took_to_order'].dt.floor('10ms')

0   00:19:58.580000
1   00:25:09.100000

在这里，我创建了一系列timedeltas，然后使用dt访问器和floor方法截断到最接近的微秒。

d = pd.timedelta_range(0, periods=6, freq='644257us')
s = pd.Series(d)
s

0          00:00:00
1   00:00:00.644257
2   00:00:01.288514
3   00:00:01.932771
4   00:00:02.577028
5   00:00:03.221285
dtype: timedelta64[ns]

现在截断

s.dt.floor('s')

0   00:00:00
1   00:00:00
2   00:00:01
3   00:00:01
4   00:00:02
5   00:00:03
dtype: timedelta64[ns]

如果要截断到最接近的百分之一秒，请执行以下操作：

s.dt.floor('10ms')

0          00:00:00
1   00:00:00.640000
2   00:00:01.280000
3   00:00:01.930000
4   00:00:02.570000
5   00:00:03.220000
dtype: timedelta64[ns]

Answer 2

您的how_long_it_took_to_order列似乎是字符串（object）dtype。

所以试试这个：

analyze_me['how_long_it_took_to_order'] = \
    analyze_me['how_long_it_took_to_order'].str.split('.').str[0]

或：

analyze_me['how_long_it_took_to_order'] = \
    analyze_me['how_long_it_took_to_order'].str.replace('(\.\d{2})\d+', r'\1')

表示“厘秒”，例如：00:19:58.58

Answer 3

我需要一个简单的脚本，我没有使用 Pandas，并想出了一个简单的 hack，它应该适用于任何地方。

age = age - timedelta(microseconds=age.microseconds)

其中 age 是我的 timedelta 对象。

您不能直接修改 microseconds 对象的 timedelta 成员，因为它是不可变的，但当然，您可以将其替换为另一个不可变对象。