将时间戳系列转换为分钟系列数据 || Python答案

【问题标题】：Converting TimeStamp Series into minutes Series data || Python将时间戳系列转换为分钟系列数据 || Python
【发布时间】：2021-05-06 11:33:21
【问题描述】：

我正在寻找将时间戳系列数据转换为分钟数据的方法。

例如： 05:30:00 是 330 分钟 13:10:00 是 790 分钟此外，如果日期发生变化并且时间戳是第二天，它会继续这个系列比如 1440 + 次日分钟。

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这是虚拟数据。我不想循环每个元素并计算它，因为我的 DataFrame 中有多个时间戳列。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x dataframe datetime timestamp

【解决方案1】：

首先，确保 Series 的 dtype（有问题的 df 列）是 datetime
现在减去您选择的日期，例如系列的第一个条目（您可以通过normalize()获得）
将得到的timedelta 系列的total_seconds 除以60 得到分钟（如果您不想要小数分钟，您也可以对// 进行除法）

例如：

import pandas as pd

s = pd.Series(pd.to_datetime(["2021-02-01 06:00:00", 
                              "2021-02-01 09:00:00", 
                              "2021-02-02 01:00:00"]))

minutes = (s-s.iloc[0].normalize()).dt.total_seconds()/60

minutes
0     360.0
1     540.0
2    1500.0 # next day -> 1440 + time of current day
dtype: float64

【讨论】：

像魅力一样工作..！你能解释一下 (s-s.iloc[0].normalize()) 这部分..吗？
@Brainiac：s.iloc[0] 采用系列的第一个元素。您可以将其更改为您需要的任何内容。 .normalize() 是一种时间戳方法，可将时间延迟到 00:00，即只给你日期。我从最初的系列中减去它，得到没有日期的时间（作为 timedelta）。