Как округлить столбец datetime до ближайшего четверти часа

Я загрузил файл данных в фрейм данных Python pandas. У меня есть столбец datetime формата 2015-07-18 13:53:33.280.

что мне нужно сделать, это создать новый столбец, который округляет это до ближайшего четверть часа. Таким образом, дата выше будет округлена до 2015-07-18 13:45:00.000.

как это сделать в панд? Я попытался использовать решение из здесь, но получить 'Series' object has no attribute 'year' ошибка.

19
datetime pandas python python-datetime

4 ответов

предполагая, что ваша серия состоит из datetime объекты, вам нужно использовать Series.apply . Пример -

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

приведенный выше пример всегда округляется до предыдущего четверти часа (поведение, подобное функции пола).

редактировать

округлить до правильной четверти часа (как в , если его 7 минут 30 секунд после предыдущего квартала, чтобы показать следующий квартал) . Мы можем использовать приведенный ниже пример -

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)))

выше только последние секунды в рассмотрении, если вы хотите миллисекунду / микросекунду в рассмотрении, вы можете добавить, что в приведенное выше уравнение как -(float(dt.minute) + float(dt.second)/60 + float(dt.microsecond)/60000000)

25

можно использовать round(freq). Существует также ярлык column.dt для доступа к функциям datetime (как предлагает @laurens-koppenol).

вот один-лайнер:

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

псевдонимы строк для допустимых частот можно найти здесь. Полный рабочий пример:

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
49

Это выглядит немного лучше

column.dt. разрешает функции datetime для столбцов datetime, например column.str. делает для строковых столбцов

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
10

ответ Ананда Кумара не округляется до ближайших четверти часа, он отрезает минуты до ближайших 15 минут ниже него.

на самом деле, в вашем примере 2015-07-18 13:53:33.280 следует округлить до 2015-07-18 14:00:00.000 С 53:33.280 ближе к 60 минутам, чем 45 минут.

Я нашел более надежный ответ для округления в этот пост.

для вашей ситуации это должно работать:

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))
5