绘制熊猫时间增量
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【中文标题】绘制熊猫时间增量【英文标题】:Plotting pandas timedelta 【发布时间】:2014-06-25 23:19:04 【问题描述】:我有一个 pandas 数据框,它有两个 datetime64 列和一个 timedelta64 列,这是两列之间的差异。我正在尝试绘制 timedelta 列的直方图,以可视化两个事件之间的时间差异。
但是,仅使用 df['time_delta']
会导致:
TypeError: ufunc add cannot use operands with types dtype('<m8[ns]') and dtype('float64')
尝试将 timedelta 列转换为:float--> df2 = df1['time_delta'].astype(float)
结果是:
TypeError: cannot astype a timedelta from [timedelta64[ns]] to [float64]
如何创建 pandas timedelta 数据的直方图?
【问题讨论】:
你最后是怎么画出来的?我无法简单地绘制具有值数据类型 timedelta64 的系列。错误提示“没有要绘制的数字数据”! 【参考方案1】:这里是转换时间增量的方法,文档是here
In [2]: pd.to_timedelta(np.arange(5),unit='d')+pd.to_timedelta(1,unit='s')
Out[2]:
0 0 days, 00:00:01
1 1 days, 00:00:01
2 2 days, 00:00:01
3 3 days, 00:00:01
4 4 days, 00:00:01
dtype: timedelta64[ns]
转换为秒(是精确的转换)
In [3]: (pd.to_timedelta(np.arange(5),unit='d')+pd.to_timedelta(1,unit='s')).astype('timedelta64[s]')
Out[3]:
0 1
1 86401
2 172801
3 259201
4 345601
dtype: float64
使用 astype 转换将舍入到该单位
In [4]: (pd.to_timedelta(np.arange(5),unit='d')+pd.to_timedelta(1,unit='s')).astype('timedelta64[D]')
Out[4]:
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
dtype: float64
部门会给出准确的repr
In [5]: (pd.to_timedelta(np.arange(5),unit='d')+pd.to_timedelta(1,unit='s')) / np.timedelta64(1,'D')
Out[5]:
0 0.000012
1 1.000012
2 2.000012
3 3.000012
4 4.000012
dtype: float64
【讨论】:
完美。谢谢!在寻找 from_timedelta 时,我完全跳过了 to_timedelta 部分... 嗯......所以这些是转换时间增量的一些方法......但问题是询问绘制时间增量信息的方法。需要详细说明吗?? 您可以将timedelts转换为float或string转换为plot;目前不支持这些;虽然可以通过来自社区的拉取请求【参考方案2】:您可以使用 numpy timedelta 数据类型绘制漂亮的直方图。
例如:
df['time_delta'].astype('timedelta64[s]').plot.hist()
将以秒为单位生成时间增量的直方图。要改为使用分钟,您可以这样做:
(df['time_delta'].astype('timedelta64[s]') / 60).plot.hist()
或使用[m]
timedelta。
df['time_delta'].astype('timedelta64[m]').plot.hist()
以下是您可能需要的其他时间增量类型(来自the docs)的列表,具体取决于您需要的分辨率:
Code Meaning Time span (relative) Time span (absolute)
h hour +/- 1.0e15 years [1.0e15 BC, 1.0e15 AD]
m minute +/- 1.7e13 years [1.7e13 BC, 1.7e13 AD]
s second +/- 2.9e11 years [2.9e11 BC, 2.9e11 AD]
ms millisecond +/- 2.9e8 years [ 2.9e8 BC, 2.9e8 AD]
us microsecond +/- 2.9e5 years [290301 BC, 294241 AD]
ns nanosecond +/- 292 years [ 1678 AD, 2262 AD]
ps picosecond +/- 106 days [ 1969 AD, 1970 AD]
fs femtosecond +/- 2.6 hours [ 1969 AD, 1970 AD]
as attosecond +/- 9.2 seconds [ 1969 AD, 1970 AD]
【讨论】:
timedelta64[s]
或 timedelta64[m]
中的 s
和 m
是什么?
它们表示 timedelta s
的准确度是秒,m
在这种情况下是分钟。请记住,当您转换为更高的单位时,这些将被削减而不是四舍五入。
我认为@mattb 指的是代码无法编译的事实。我相信应该是df['time_delta'].astype("timedelta64[m]")
。
.astype('timedelta64[m]') 似乎在一分钟后放弃了小数点。即 2.4 分钟变为 2 分钟【参考方案3】:
怎么样
df['time_delta'].dt.days.hist()
...? (根据您的需要/您的数据,您可以使用seconds
、microseconds
或nanoseconds
代替days
)。
【讨论】:
并添加例如.apply(lambda x: x/3600)
之前 .hist()
如果您需要与其他单位合作。【参考方案4】:
另一种方法(对我有用)是简单地除以 Timedelta
:
plt.hist(df['time_delta']/pd.Timedelta(minutes=1), bins=20)
【讨论】:
以上是关于绘制熊猫时间增量的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章