2 つの Pandas 列間の時間差を時と分のみで計算するにはどうすればよいですか?

2 つの Pandas 列間の時間差を時と分で計算する

データ分析では、多くの場合、2 つの日付またはタイムスタンプ間の時間差を計算する必要があります。 Python の人気のあるデータ分析ライブラリである Pandas は、このような計算に便利なメソッドを提供します。ただし、時差が 24 時間を超える場合、結果には日数が含まれる場合があります。この記事では、この結果を時間と分のみを表示するように変換する方法について説明します。

fromdate と todate という 2 つの列がある次のデータフレームの例を考えてみましょう。

import pandas as pd

data = {'todate': [pd.Timestamp('2014-01-24 13:03:12.050000'),
                    pd.Timestamp('2014-01-27 11:57:18.240000'),
                    pd.Timestamp('2014-01-23 10:07:47.660000')],
        'fromdate': [pd.Timestamp('2014-01-26 23:41:21.870000'),
                    pd.Timestamp('2014-01-27 15:38:22.540000'),
                    pd.Timestamp('2014-01-23 18:50:41.420000')]}

df = pd.DataFrame(data)

2 つの間の差を計算するには日付の場合は、- 演算子を使用できます。

df['diff'] = df['fromdate'] - df['todate']

この演算の結果、datetime.timedelta オブジェクトを含む diff 列が生成されます。ただし、次の出力に示すように、これらのオブジェクトにはコンポーネントとして日が含まれる場合があります。

                    todate                 fromdate                    diff
0 2014-01-24 13:03:12.050  2014-01-26 23:41:21.870  2 days 10:38:09.820000
1 2014-01-27 11:57:18.240  2014-01-27 15:38:22.540  0 days 03:41:04.300000
2 2014-01-23 10:07:47.660  2014-01-23 18:50:41.420  0 days 08:42:53.760000

この結果を時間と分のみに変換するには、「timedelta64[」を指定した astype() メソッドを利用できます。 h]' 引数:

(df.fr-df.to).astype('timedelta64[h]')

このコードは時差を時間に変換し、次のようになります。出力:

0    58
1     3
2     8
dtype: float64

このメソッドを適用すると、差が 24 時間を超えるかどうかに関係なく、2 つの日付またはタイムスタンプ間の時差を時と分で取得できます。

以上が2 つの Pandas 列間の時間差を時と分のみで計算するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。