如何将pandas时间序列转换为总耗用时间的numpy数组？

Question

熊猫新手在这里。 我想从pandas转换日期范围时间序列 date_time ：

import pandas as pd
import numpy as np
In [1]: date_time = pd.date_range('2017/10/27','2017/10/29',freq='12H')

进入包含经过时间（例如，以小时为单位）的numpy数组 t ，以便：

In [2]: t
Out[2]: array([0,12,24,36,48])

最直接的方法是什么？

我需要将numpy数组 t 传递给odeint例程。

Answer 1

您可以divide Timedeltas by another Timedelta将它们转换为所需的频率单位（例如小时）。使用.values属性将结果转换为NumPy数组：

In [37]: ((date_time - date_time[0]) / pd.Timedelta('1H')).values
Out[37]: array([  0.,  12.,  24.,  36.,  48.])

Answer 2

您也可以转换为pd.Series并致电dt.total_seconds。

x = pd.Series(date_time)
y = (x - x[0]).dt.total_seconds().div(60 * 60).values
y

array([  0.,  12.,  24.,  36.,  48.])