确定 x 对于浮点数和时间增量是否都是正数答案

【问题标题】：Determine if x is positive for both floats and timedeltas确定 x 对于浮点数和时间增量是否都是正数
【发布时间】：2018-11-26 15:15:19
【问题描述】：

我正在寻找一种简单而简洁的方法来检查变量是否为正，其中可以是浮点数、numpy.timedelta64 或 datetime.timedelta。

我显然尝试过x>0，但这不适用于timedeltas（numpy's 或datetime's）

我找到的唯一解决方案是x/abs(x) > 0，我觉得有点麻烦。甚至np.sign 也没有返回答案。

有没有更好的方法来检查这个？

编辑：只要x 是浮点数，使用x.total_seconds() 就会返回错误。使用x > np.timedelta(0) 不适用于datetime.timedeltas。

【问题讨论】：

Python timedelta issue with negative values的可能重复
如果我使用x.total_seconds()，只要x 是float，就会出现错误
if isinstance(x, timedelta): return x.total_seconds() > 0 else: return x > 0
当然。但我需要为np,timedelta64 添加一个案例，为datetime.timedelta 添加一个案例（因为它们是不同的类）和一个用于浮动的案例。如果这是最好的，我认为x/abs(x)>0仍然是一个更好的解决方案。
x==abs(x) 似乎两者都适用。不过，您可能需要检查零。

标签： python numpy datetime timedelta

【解决方案1】：

您可以与“零时间增量”对象进行比较，然后使用 try / except 覆盖数字输入：

import numpy as np
from datetime import timedelta

def pos_check(x, zero_value=timedelta()):
    try:
        return x > zero_value
    except TypeError:
        return x > 0

py_td = timedelta(days=1)      # 1-day, regular Python
np_td = np.timedelta64(py_td)  # 1-day, NumPy

assert pos_check(1.5)
assert pos_check(py_td)
assert pos_check(np_td)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你愿意使用 pandas，你可以先将所有输入类型转换为 pandas Timedelta，然后在一行中检查阳性：

import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import timedelta

def pos_check(x, zero_value=pd.Timedelta(0,'s')):
    return pd.Timedelta(x) > zero_value

py_td = timedelta(days=1)      # 1-day, regular Python
np_td = np.timedelta64(py_td)  # 1-day, NumPy
pd_td = pd.Timedelta(np_td)

assert pos_check(1.5)
assert pos_check(py_td)
assert pos_check(np_td)
assert pos_check(pd_td)

【讨论】：

【解决方案3】：

正如@NickChapman 所说，使用isinstance 可能更容易（阅读）。不要忘记您可以同时针对多个类测试数据类型：

def check_positive(x):
    if isinstance(x, (datetime.timedelta, np.timedelta64)):
        return x.total_seconds() > 0
    else:
        return x > 0

【讨论】：