Pandas Python：在数据框中将时间差转换为整数

在本文中，我们将探讨如何在Pandas Python中，将时间差数据转换为整数。时间差指代两个日期间的时间差异，以天、秒、毫秒、微秒或纳秒为单位。

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创建一个样本数据框

首先，我们需要创建一个样本数据框以便于演示如何将时间差数据转换为整数。我们来看下面的数据框：

该数据框包含3个列：name、date和timedelta。timedelta表示name列对应的日期与2021年1月1日之间的时间差。

查看数据框中的时间差类型

我们使用info()方法查看数据框中各列的数据类型：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        'timedelta': ['1 days', '2 days', '3 days']}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看数据框信息
df.info()

我们可以看到，数据框中timedelta列的数据类型是”object”，也就是字符串类型。因此，我们需要将时间差数据转换为Pandas Python中内置的时间差类型——Timedelta。

将字符串类型的时间差转换为Timedelta类型

我们使用Pandas Python的to_timedelta()方法将字符串类型的时间差转换为Timedelta类型。例如：

# 将timedelta列转换为Timedelta类型
df['timedelta'] = pd.to_timedelta(df['timedelta'])

运行代码后，我们来观察下转换完成后的数据类型：

可以看到，timedelta列的数据类型已变为Timedelta类型，其中数据类型名称由”time64[ns]”变为”timedelta64[ns]”。

将Timedelta类型转换为整数类型

接下来，我们使用days()方法将Timedelta类型转换为整数类型。

# 将Timedelta类型的时间差转换为整数
df['timedelta'] = df['timedelta'].dt.days

运行代码后，我们来观察下转换完成后的数据类型：

可以看到，timedelta列的数据类型已变为整数类型，其中数据类型名称为”int64″。

总结

在本文中，我们学习了如何将时间差数据转换为整数类型。我们首先将字符串类型的时间差数据转换为Pandas Python中内置的时间差类型——Timedelta，然后通过days()方法将Timedelta类型转换为整数类型。这样就可以在数据分析中更方便地处理时间差数据了。