extraction de jours à partir d'une valeur numpy.timedelta64

J'utilise pandas / python et j'ai deux séries temporelles de date s1 et s2, qui ont été générées à l'aide de la fonction 'to_datetime' sur un champ du df contenant des dates / heures.

Quand je soustrais s1 de s2

s3 = s2 - s1

Je reçois une série, s3, de type

timedelta64 [ns]

0    385 days, 04:10:36
1     57 days, 22:54:00
2    642 days, 21:15:23
3    615 days, 00:55:44
4    160 days, 22:13:35
5    196 days, 23:06:49
6     23 days, 22:57:17
7      2 days, 22:17:31
8    622 days, 01:29:25
9     79 days, 20:15:14
10    23 days, 22:46:51
11   268 days, 19:23:04
12                  NaT
13                  NaT
14   583 days, 03:40:39

Comment regarder 1 élément de la série:

s3 [10]

J'obtiens quelque chose comme ça:

numpy.timedelta64 (2069211000000000, 'ns')

Comment extraire des jours de s3 et peut-être les conserver sous forme d'entiers (pas trop intéressés par les heures / minutes, etc.)

Merci d'avance pour votre aide.

Vous pouvez le convertir en chronomètre avec une précision d'un jour. Pour extraire la valeur entière des jours, vous la divisez par un delta temporel d'un jour.

>>> x = np.timedelta64(2069211000000000, 'ns')
>>> days = x.astype('timedelta64[D]')
>>> days / np.timedelta64(1, 'D')
23

Ou, comme @PhillipCloud suggéré, juste days.astype(int)puisque le timedeltaest juste un entier de 64 bits qui est interprété de diverses manières en fonction du deuxième paramètre que vous avez passé dans ( 'D', 'ns'...).

Vous pouvez en savoir plus ici .

Utilisez dt.dayspour obtenir l'attribut jours sous forme d'entiers.

Par exemple:

In [14]: s = pd.Series(pd.timedelta_range(start='1 days', end='12 days', freq='3000T'))

In [15]: s
Out[15]: 
0    1 days 00:00:00
1    3 days 02:00:00
2    5 days 04:00:00
3    7 days 06:00:00
4    9 days 08:00:00
5   11 days 10:00:00
dtype: timedelta64[ns]

In [16]: s.dt.days
Out[16]: 
0     1
1     3
2     5
3     7
4     9
5    11
dtype: int64

Plus généralement - Vous pouvez utiliser la .componentspropriété pour accéder à une forme réduite de timedelta.

In [17]: s.dt.components
Out[17]: 
   days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0     1      0        0        0             0             0            0
1     3      2        0        0             0             0            0
2     5      4        0        0             0             0            0
3     7      6        0        0             0             0            0
4     9      8        0        0             0             0            0
5    11     10        0        0             0             0            0

Maintenant, pour obtenir l' hoursattribut:

In [23]: s.dt.components.hours
Out[23]: 
0     0
1     2
2     4
3     6
4     8
5    10
Name: hours, dtype: int64

Supposons que vous ayez une série timedelta:

import pandas as pd
from datetime import datetime
z = pd.DataFrame({'a':[datetime.strptime('20150101', '%Y%m%d')],'b':[datetime.strptime('20140601', '%Y%m%d')]})

td_series = (z['a'] - z['b'])

Une façon de convertir cette colonne ou série timedelta est de la convertir en un objet Timedelta (pandas 0.15.0+), puis d'extraire les jours de l'objet:

td_series.astype(pd.Timedelta).apply(lambda l: l.days)

Une autre façon consiste à convertir la série en timedelta64 en jours, puis à la convertir en int:

td_series.astype('timedelta64[D]').astype(int)