Python酷库之旅-第三方库Pandas(155)
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708、pandas.Timedelta.components属性
一、用法精讲
706、pandas.DatetimeTZDtype类
706-1、语法
# 706、pandas.DatetimeTZDtype类
class pandas.DatetimeTZDtype(unit='ns', tz=None)
An ExtensionDtype for timezone-aware datetime data.
This is not an actual numpy dtype, but a duck type.
Parameters:
unit
str, default “ns”
The precision of the datetime data. Currently limited to "ns".
tz
str, int, or datetime.tzinfo
The timezone.
Raises:
ZoneInfoNotFoundError
When the requested timezone cannot be found.706-2、参数
706-2-1、unit(可选，默认值为'ns')：字符串，指定日期时间数据的单位，决定内部时间戳的精度，可以是以下值之一：
- 'Y': 年
- '
M': 月 - '
D': 日 - '
h': 小时 - '
m': 分钟 - '
s': 秒 - '
ms': 毫秒 - '
us': 微秒 - '
ns': 纳秒(默认值)
706-2-2、tz(可选，默认值为None)：字符串或None，指定时区，决定如何解释和转换时间戳，以便在不同的时区间进行操作，可以是：
- None: 表示没有时区(本地时间)。
- 时区名称字符串，例如'Asia/Shanghai'。
- pytz库中的时区对象。
706-3、功能
允许用户创建和处理带有时区信息的日期时间数据，这在处理跨时区的数据时尤为重要，它确保日期时间数据的时区一致性，并提供时区转换的能力。
706-4、返回值
返回一个表示带时区的日期时间类型的对象，该对象既可以用于pandas的数据结构(如Series和DataFrame)，也可以与pandas的时间序列操作、聚合等功能很好地结合使用，从而使用户能够有效地处理时间数据。
706-5、说明
无
706-6、用法
706-6-1、数据准备
无706-6-2、代码示例
# 706、pandas.DatetimeTZDtype类
import pandas as pd
# 创建带时区的日期时间类型
dt_tz = pd.DatetimeTZDtype('ns', 'Asia/Shanghai')
# 使用在pandas中
series = pd.Series(pd.date_range('2024-10-16', periods=5, tz='Asia/Shanghai'), dtype=dt_tz)
print(series)706-6-3、结果输出
# 706、pandas.DatetimeTZDtype类
# 0 2024-10-16 00:00:00+08:00
# 1 2024-10-17 00:00:00+08:00
# 2 2024-10-18 00:00:00+08:00
# 3 2024-10-19 00:00:00+08:00
# 4 2024-10-20 00:00:00+08:00
# dtype: datetime64[ns, Asia/Shanghai]707、pandas.Timedelta.asm8属性
707-1、语法
# 707、pandas.Timedelta.asm8属性
pandas.Timedelta.asm8
Return a numpy timedelta64 array scalar view.
Provides access to the array scalar view (i.e. a combination of the value and the units) associated with the numpy.timedelta64().view(), including a 64-bit integer representation of the timedelta in nanoseconds (Python int compatible).
Returns:
numpy timedelta64 array scalar view
Array scalar view of the timedelta in nanoseconds.707-2、参数
无
707-3、功能
用于将Timedelta对象转换为NumPy的timedelta64数据类型，具体以64位整数表示时间差，在NumPy中，时间差以纳秒为单位表示。
707-4、返回值
返回的是一个NumPy timedelta64类型的值，表示时间差的微秒数。具体来说，asm8将Timedelta对象转换为NumPy的原生时间差类型，可以用于更高效的计算和存储。
707-5、说明
无
707-6、用法
707-6-1、数据准备
无707-6-2、代码示例
# 707、pandas.Timedelta.asm8属性
import pandas as pd
# 创建一个Timedelta对象
td = pd.Timedelta(days=1, hours=5, minutes=30)
# 转换为NumPy的timedelta64
numpy_td = td.asm8
print(numpy_td)707-6-3、结果输出
# 707、pandas.Timedelta.asm8属性
# 106200000000000 nanoseconds708、pandas.Timedelta.components属性
708-1、语法
# 708、pandas.Timedelta.components属性
pandas.Timedelta.components
Return a components namedtuple-like.708-2、参数
无
708-3、功能
用于获取一个Timedelta对象的组成部分，包括天数、小时、分钟、秒和微秒，这些组成部分以一个数据框的形式返回，方便用户进行进一步的操作和分析。
708-4、返回值
返回值是一个命名元组，包含以下字段：
days: 天数seconds: 秒数microseconds: 微秒数milliseconds: 毫秒数minutes: 分钟数hours: 小时数weeks: 周数
708-5、说明
无
708-6、用法
708-6-1、数据准备
无708-6-2、代码示例
# 708、pandas.Timedelta.components属性
import pandas as pd
# 创建一个Timedelta对象
td = pd.Timedelta(days=2, hours=5, minutes=30)
# 获取组成部分
components = td.components
print(components)708-6-3、结果输出
# 708、pandas.Timedelta.components属性
# Components(days=2, hours=5, minutes=30, seconds=0, milliseconds=0, microseconds=0, nanoseconds=0)709、pandas.Timedelta.days属性
709-1、语法
# 709、pandas.Timedelta.days属性
pandas.Timedelta.days
Returns the days of the timedelta.
Returns:
int709-2、参数
无
709-3、功能
用于获取一个Timedelta对象中所包含的天数，Timedelta是pandas中的一个用于表示时间差的对象。
709-4、返回值
返回值是一个整数，表示Timedelta对象中完整的天数部分。具体来说，返回值会是：
- 正数：表示时间差中的完整天数(例如，5天)。
- 0：如果时间差少于一天(例如，12小时)。
- 负数：如果时间差为负值(例如，-3天)。
709-5、说明
无
709-6、用法
709-6-1、数据准备
无709-6-2、代码示例
# 709、pandas.Timedelta.days属性
import pandas as pd
# 创建一个Timedelta对象
time_diff = pd.Timedelta(days=5, hours=12)
# 获取包含的天数
days = time_diff.days
print("天数:", days)709-6-3、结果输出
# 709、pandas.Timedelta.days属性
# 天数: 5710、pandas.Timedelta.max属性
710-1、语法
# 710、pandas.Timedelta.max属性
pandas.Timedelta.max
pandas.Timedelta.max = Timedelta('106751 days 23:47:16.854775807')710-2、参数
无
710-3、功能
用于获取Pandas中Timedelta类型的最大可能时间间隔，Timedelta表示时间间隔，可以用于表示两个时间点之间的差。
710-4、返回值
返回的是一个表示最大的时间间隔(时间差)的Timedelta对象。具体来说，它的值是Timedelta(days=Going to: 3.15576e+14)，相当于大约3.15576 × 10^14微妙，约等于3.15576 × 10^5 年，这是pandas中可以表示的最长时间差。
710-5、说明
无
710-6、用法
710-6-1、数据准备
无710-6-2、代码示例
# 710、pandas.Timedelta.max属性
import pandas as pd
# 获取Pandas中的最大时间增量
max_timedelta = pd.Timedelta.max
# 打印最大时间增量
print("最大时间增量:", max_timedelta)710-6-3、结果输出
# 710、pandas.Timedelta.max属性
# 最大时间增量: 106751 days 23:47:16.854775807二、推荐阅读
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原文地址：https://blog.csdn.net/ygb_1024/article/details/142965467
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