Pandas 和 DateTime TypeError：无法将 TimedeltaIndex 与浮点类型进行比较答案

【问题标题】：Pandas and DateTime TypeError: cannot compare a TimedeltaIndex with type floatPandas 和 DateTime TypeError：无法将 TimedeltaIndex 与浮点类型进行比较
【发布时间】：2019-03-27 03:19:00
【问题描述】：

我有一个 pandas DataFrame Series 时差，看起来像：：

 print(delta_t)

 1       0 days 00:00:59
 3       0 days 00:04:22
 6       0 days 00:00:56
 8       0 days 00:01:21
 19      0 days 00:01:09
 22      0 days 00:00:36
 ...

（完整的 DataFrame 有一堆我丢弃的 NaN）。

我想知道哪些 delta_t 小于 1 天、1 小时、1 分钟，所以我尝试了：

delta_t_lt1day = delta_t[np.where(delta_t < 30.)]

然后得到一个：

TypeError: cannot compare a TimedeltaIndex with type float

一点帮助？！？！

【问题讨论】：

不应该是np.where(delta_t < timedelta(days=1))。除非隐式强制转换，否则您无法跨类型进行比较

标签： python pandas datetime series

【解决方案1】：

假设您的系列采用timedelta 格式，您可以跳过np.where，并使用类似的方式进行索引，您可以使用适当的单位将实际值与其他时间增量进行比较：

delta_t_lt1day = delta_t[delta_t < pd.Timedelta(1,'D')]

delta_t_lt1hour = delta_t[delta_t < pd.Timedelta(1,'h')]

delta_t_lt1minute = delta_t[delta_t < pd.Timedelta(1,'m')]

您将获得以下系列：

>>> delta_t_lt1day
0
1    00:00:59
3    00:04:22
6    00:00:56
8    00:01:21
19   00:01:09
22   00:00:36
Name: 1, dtype: timedelta64[ns]
>>> delta_t_lt1hour
0
1    00:00:59
3    00:04:22
6    00:00:56
8    00:01:21
19   00:01:09
22   00:00:36
Name: 1, dtype: timedelta64[ns]
>>> delta_t_lt1minute
0
1    00:00:59
6    00:00:56
22   00:00:36
Name: 1, dtype: timedelta64[ns]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用TimeDelta 类：

import pandas as pd

deltas = pd.to_timedelta(['0 days 00:00:59',
                          '0 days 00:04:22',
                          '0 days 00:00:56',
                          '0 days 00:01:21',
                          '0 days 00:01:09',
                          '0 days 00:31:09',
                          '0 days 00:00:36'])

for e in deltas[deltas < pd.Timedelta(value=30, unit='m')]:
    print(e)

输出

0 days 00:00:59
0 days 00:04:22
0 days 00:00:56
0 days 00:01:21
0 days 00:01:09
0 days 00:00:36

请注意，此过滤器会按预期过滤掉 '0 days 00:31:09'。表达式 pd.Timedelta(value=30, unit='m') 创建一个 30 分钟的时间增量。

【讨论】：