如何将日期时间列四舍五入到最近的刻钟

Question

我已将数据文件加载到 Python pandas 数据帧中。我有一个 2015-07-18 13:53:33.280 格式的日期时间列。

我需要做的是创建一个新列，将其四舍五入到最接近的刻钟。因此，上述日期将四舍五入为 2015-07-18 13:45:00.000.

如何在 pandas 中执行此操作？我尝试使用 here 中的解决方案，但出现 'Series' object has no attribute 'year' 错误。

Answer 1

假设您的系列由 datetime 个对象组成，您需要使用 Series.apply 。示例 -

import datetime
df['<column>'] = df['<column>'].apply(lambda dt: datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, dt.hour,15*(dt.minute // 15)))

上面的例子总是四舍五入到前一刻钟（行为类似于 floor 函数）。

编辑

四舍五入到正确的刻钟（如，如果它是上一季度的 7 分 30 秒，则显示下一季度）。我们可以使用下面的例子 -

import datetime
df['<column>'] = df['<column>'].apply(lambda dt: datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, dt.hour,15*round((float(dt.minute) + float(dt.second)/60) / 15)))

以上只会考虑最近的秒数，如果你想考虑 millisecond/microsecond，你可以将其添加到上面的等式中 - (float(dt.minute) + float(dt.second)/60 + float(dt.microsecond)/60000000)

Answer 2

Anand S Kumar 的回答没有四舍五入到最接近的刻钟，而是将分钟截断到最接近的 15 分钟以下。

实际上，在您的示例中，2015-07-18 13:53:33.280 应该四舍五入为 2015-07-18 14:00:00.000，因为 53:33.280 比 45 分钟更接近 60 分钟。

我在 this post 中找到了更可靠的舍入答案。

对于您的情况，这应该可行：

import datetime

def round_time(time, round_to):
    """roundTo is the number of minutes to round to"""
    rounded = time + datetime.timedelta(minutes=round_to/2.)
    rounded -= datetime.timedelta(minutes=rounded.minute % round_to,
                                  seconds=rounded.second,
                                  microseconds=rounded.microsecond)
    return rounded

dt['dtcolumn'] = df['dtcolumn'].apply(lambda x: round_time(x))

Answer 3

您可以使用 round(freq). There is also a shortcut column.dt 访问日期时间函数（正如@laurens-koppenol 建议的那样）。

这是一条线：

df['old column'].dt.round('15min')

可以找到有效频率的字符串别名 here。完整的工作示例：

In [1]: import pandas as pd    
In [2]: df = pd.DataFrame([pd.Timestamp('2015-07-18 13:53:33.280'),
                           pd.Timestamp('2015-07-18 13:33:33.330')],
                         columns=['old column'])

In [3]: df['new column']=df['old column'].dt.round('15min')  
In [4]: df
Out[4]: 
               old column          new column
0 2015-07-18 13:53:33.280 2015-07-18 14:00:00
1 2015-07-18 13:33:33.330 2015-07-18 13:30:00

Answer 4

这个看起来好看一点

column.dt. 允许日期时间列的日期时间函数，就像 column.str. 对类似字符串的列所做的一样

datetime-like properties API reference

import pandas as pd

# test df
df = pd.DataFrame([{'old_column':pd.Timestamp('2015-07-18 13:53:33.280')}])

df['new_column'] = df['old_column'].dt.round('15min')

df

如何将日期时间列四舍五入到最近的刻钟

How do I round datetime column to nearest quarter hour

python

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pandas

这个看起来好看一点