


Zeitdifferenz in Stunden und Minuten in Pandas umrechnen
Die Berechnung der Zeitdifferenz zwischen zwei Daten ist eine häufige Aufgabe in der Datenanalyse. Bei der Arbeit mit Pandas kann die standardmäßige Zeitunterschiedsberechnung in df['diff'] = df['fromdate'] - df['todate'] jedoch zu Tagen führen, selbst wenn der Zeitunterschied weniger als 24 Stunden beträgt. Dies kann unpraktisch sein, wenn Sie die Ergebnisse in Stunden und Minuten benötigen.
Um den Zeitunterschied in Stunden und Minuten umzuwandeln, können wir die Methode astype() für das von zurückgegebene DatetimeIndex-Objekt verwenden die Subtraktionsoperation. Mit dieser Methode können wir die Differenz in eine bestimmte Zeiteinheit umrechnen.
So können Sie es machen:
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) df['diff'] = df['fromdate'] - df['todate'] # Convert time difference to hours df['hours'] = df['diff'].astype('timedelta64[h]') # Convert time difference to minutes df['minutes'] = (df['diff'] - df['hours']).astype('timedelta64[m]')
Dadurch wird die Zeitdifferenz in Stunden und Minuten umgerechnet, was zu einem Ergebnis führt DataFrame, der so aussieht:
todate fromdate diff hours minutes 0 2014-01-24 13:03:12.050 2014-01-26 23:41:21.870 2 days 10:38:09.820 58 38 1 2014-01-27 11:57:18.240 2014-01-27 15:38:22.540 0 days 03:41:04.300 3 41 2 2014-01-23 10:07:47.660 2014-01-23 18:50:41.420 0 days 08:42:53.760 8 42
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie rechnet man Pandas-Zeitunterschiede in Stunden und Minuten um?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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