如何使用pandas聚合Datetime对象到int

发布时间：2020-12-14 04:51:46 所属栏目：百科来源：网络整理

导读：我有这样的DataFrame结构 id time number0 1 1970-01-01 00:00:00 11 2 1970-01-02 00:00:00 22 1 1970-01-03 00:00:00 2 我想要groupby id并将pd.Datetime dtype的时间聚合为表示时间增量的int,并且我有下面的代码： def interval(a): return (np.max(a) -

我有这样的DataFrame结构

id   time                   number
0        1    1970-01-01 00:00:00    1
1        2    1970-01-02 00:00:00    2
2        1    1970-01-03 00:00:00    2

我想要groupby id并将pd.Datetime dtype的时间聚合为表示时间增量的int,并且我有下面的代码：

def interval(a):
    return (np.max(a) - np.min(a)).days

_df = df.groupby(['id'],as_index=False).agg(
        {
            "number": numpy.sum,"time": interval,}
    )

列时间来源为dtype pd.Datetime但聚合数据为int,这导致_df的时间列中的数据从int转换为pd.Datetime,如1970-01-01 00：00：00.000000000

你能告诉我如何获得聚合数据帧的时间列为int的正确结果

解决方法

您可以尝试通过np.timedelta64(1,’D’)将timedelta转换为天数,然后在 astype之前浮动到整数：

def interval(a):
    a = (np.max(a) - np.min(a)) / np.timedelta64(1,'D')
    return a

_df = df.groupby(['id'],as_index=False).agg(
        {
            "number": np.sum,}
    )
_df['time']  = _df['time'].astype(int)  
print _df  

   id  number  time
0   1       3     2
1   2       2     0

（编辑：李大同）

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