Pandas Timestamp 从指定日期计算到现在的经过时间

使用 Pandas Timestamp 计算从特定日期到现在的经过时间

引言

在数据分析和处理中，跟踪时间跨度至关重要。Pandas 库的 Timestamp 数据类型提供了操作时间数据的强大功能。本文将指导你使用 Pandas Timestamp 查找从特定日期到现在的经过时间，例如月份数。

获取当前时间戳

要计算时间跨度，你需要获取当前时间戳。使用 pd.Timestamp.now() 函数可以轻松完成此操作：

import pandas as pd

today = pd.Timestamp.now()

将日期转换为时间戳

下一步是将数据框中的日期列转换为时间戳。这将使你能够进行时间相关计算：

df["founded_on"] = pd.to_datetime(df["founded_on"])

计算时间差

使用时间戳对象，你可以轻松地计算与当前时间的差异：

df["Time_Since_founded_on"] = (today - df["founded_on"])

将时间差转换为月份

为了获得月份数，我们需要将时间差转换为天数并除以 30：

df["Time_Since_founded_on"] = (today - df["founded_on"]).dt.days // 30

处理溢出错误

在某些情况下，时间差可能非常大，从而导致整数溢出。为了解决这个问题，可以使用 Timedelta 数据类型：

df["Time_Since_founded_on"] = (today - df["founded_on"]).dt.days

示例

考虑一个包含公司名称和成立日期的数据框：

company_name	founded_on	Time_Since_founded_on
a	2004-01-01 00:00:00	223
b	2013-01-01 00:00:00	119
c	2008-01-01 00:00:00	175
d	1997-01-01 00:00:00	287

常见问题解答

1. 如何获得时间差的年数或天数？

• 年数： df["Time_Since_founded_on"].dt.days // 365
• 天数： df["Time_Since_founded_on"].dt.days

2. 如何计算时间差的总天数？

total_days = df["Time_Since_founded_on"].dt.days.sum()

3. 如何处理包含不同时区的日期？

在转换为时间戳之前，请确保所有日期都转换为相同的时区：

df["founded_on"] = df["founded_on"].dt.tz_localize("UTC")

4. 如何将时间差格式化为字符串？

使用 dt.strftime() 函数格式化为字符串：

df["Time_Since_founded_on_str"] = df["Time_Since_founded_on"].dt.strftime("%Y-%m-%d")

5. 如何使用 Pandas Timestamp 处理其他时间相关任务？

Pandas Timestamp 提供了丰富的功能，包括：

• 比较时间戳
• 添加或减去时间量
• 提取时间组件（例如年、月、日）

结论

通过使用 Pandas Timestamp，你可以轻松地从特定日期到现在的经过时间，包括月份数、年数或天数。了解这些技术对于进行有效的日期和时间分析至关重要。