Numpy 如何将numpy.timedelta64转换为分钟

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前言

在使用numpy进行数据处理和分析时，经常会涉及到时间间隔的计算。而numpy的timedelta64类型可以很方便地进行时间间隔的计算。本文将详细介绍如何将timedelta64类型转换为分钟，方便时间间隔的统计和分析。

timedelta64类型

timedelta64是numpy中用于表达时间间隔的数据类型，它可以表示年、月、日、小时、分钟、秒、毫秒、微秒和纳秒等多种时间精度。timedelta64可以通过字符串、整数或浮点数等多种方式进行创建，例如：

import numpy as np
td = np.timedelta64(60, 's') # 表示1分钟
print(td) # 输出结果：1 minute

timedelta64转分钟

有了timedelta64类型，我们可以进行时间间隔的计算。但有时候需要将时间间隔转换为分钟，方便统计和分析。下面介绍两种将timedelta64转换为分钟的方法。

方法一：除以60秒

我们知道，1分钟=60秒，因此可以将timedelta64类型的值除以60，得到相应的分钟数。

td = np.timedelta64(120, 's') # 表示2分钟
minutes = td / np.timedelta64(1, 'm') # 分钟数
print(minutes) # 输出结果：2.0

上面代码中，将2分钟转换为秒，即表示为120个秒。然后将120秒的timedelta64对象除以1分钟的timedelta64对象（即1分钟=60秒），得到相应的分钟数。

方法二：使用total_seconds()方法

timedelta64类型还有一个total_seconds()方法，可以返回时间间隔的总秒数，我们可以用这个方法获取总秒数，然后再除以60，得到分钟数。

td = np.timedelta64(120, 's') # 表示2分钟
seconds = td / np.timedelta64(1, 's') # 总秒数
minutes = seconds / 60 # 分钟数
print(minutes) # 输出结果：2.0

上面代码中，将2分钟转换为秒，即表示为120个秒。然后将120秒的timedelta64对象除以1秒的timedelta64对象，得到总秒数。最后将总秒数除以60，得到相应的分钟数。

示例

下面举一个计算两个时间的时间间隔，并将时间间隔转为分钟的实际示例。假设我们有两个时间字符串，分别表示某个事件的开始时间和结束时间，我们需要计算它们的时间间隔，并将时间间隔转为分钟。

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'开始时间': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-02 12:00:00'],
        '结束时间': ['2021-01-01 11:30:00', '2021-01-03 13:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换为时间戳
df['开始时间'] = pd.to_datetime(df['开始时间'])
df['结束时间'] = pd.to_datetime(df['结束时间'])

# 计算时间间隔
delta = df['结束时间'] - df['开始时间']

# 转换为分钟
minutes = delta / np.timedelta64(1, 'm')

# 添加结果列
df['时间间隔（分钟）'] = minutes

# 输出结果
print(df)

上面代码中，首先创建了一个示例数据，包含开始时间和结束时间两列。然后通过pandas的to_datetime函数将时间字符串转换为时间戳。接着用结束时间减去开始时间，得到时间间隔。最后将时间间隔除以1分钟的timedelta64，得到分钟数，并在数据框中添加一列。最终输出结果如下：

                 开始时间                结束时间  时间间隔（分钟）
0 2021-01-01 10:00:00 2021-01-01 11:30:00         90.0
1 2021-01-02 12:00:00 2021-01-03 13:00:00       1380.0

可以看到，成功计算了时间间隔，并将时间间隔转换为了分钟，方便后续的统计和分析。

总结

timedelta64类型是numpy中用于表达时间间隔的数据类型，可以方便地进行时间间隔的计算。本文介绍了两种将timedelta64转换为分钟的方法，分别是除以60秒和使用total_seconds()方法。通过示例说明了如何计算两个时间之间的时间间隔，并将时间间隔转换为分钟。在实际的数据处理和分析中，这些技巧可以方便地用来进行时间间隔的统计和分析。