blocks|key|4689872|text|Series类有一个+accessor+object，它具有几个有用的日期时间属性，包括dt.days。通过以下方式访问此属性：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|4689873|timedelta_series.dt.days|code-block|syntax|javascript|4689874|您还可以以相同的方式获取seconds和microseconds属性。|4689875|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.dt.html|1|http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.days.html^0|18|7|A|G|0|18|7|1|0|0|C|7|K|C|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|W|8|@$9|X|A|Y|B|C]]|D|@$9|Z|A|10|1|11]|$9|12|A|13|1|14]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|15|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|16|8|@$9|17|A|18|B|C]|$9|19|A|1A|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|1B|8|@]|D|@]|E|$]]]|N|$O|$5|P|Q|R|E|$S|T]]|U|$5|P|Q|R|E|$S|V]]]]

The Series class has a <a href="https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.dt.html" rel="noreferrer"><code>pandas.Series.dt</code> accessor object</a> with several
useful datetime attributes, including <a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.days.html" rel="noreferrer"><code>dt.days</code></a>. Access this attribute via:
<pre><code>timedelta_series.dt.days
</code></pre>
You can also get the <code>seconds</code> and <code>microseconds</code> attributes in the same way.

blocks|key|4689853|text|您可以这样做，其中td是您的一系列时间差。该分割将纳秒三角洲转换为日三角洲，到int的转换下降到一整天。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|4689854|import+numpy+as+np

(td+/+np.timedelta64(1,+'D')).astype(int)|code-block|syntax|javascript|4689855|entityMap^0|9|2|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|P|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

You could do this, where <code>td</code> is your series of timedeltas. The division converts the nanosecond deltas into day deltas, and the conversion to int drops to whole days.

<pre><code>import numpy as np

(td / np.timedelta64(1, 'D')).astype(int)
</code></pre>

blocks|key|5380026|text|Timedelta对象具有只读实例属性.days、.seconds和.microseconds。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|5380027|entityMap^0|J|5|P|8|Y|D|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@$9|I|A|J|B|C]|$9|K|A|L|B|C]|$9|M|A|N|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|O|8|@]|D|@]|E|$]]]|G|$]]

Timedelta objects have read-only instance attributes <code>.days</code>, <code>.seconds</code>, and <code>.microseconds</code>.

blocks|key|4988243|text|如果问题不仅仅是“如何访问时间增量的整数形式？”但是“如何将dataframe中的timedelta列转换为int?”答案可能有点不同。除了.dt.days访问器之外，您还需要df.astype或pd.to_numeric|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|4988244|这两种选择都应有所帮助：|4988245|df['tdColumn']+=+pd.to_numeric(df['tdColumn'].dt.days,+downcast='integer')|code-block|syntax|javascript|4988246|或|4988247|df['tdColumn']+=+df['tdColumn'].dt.days.astype('int16')|4988248|entityMap^0|1Y|8|2G|9|2Q|D|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|S|8|@$9|T|A|U|B|C]|$9|V|A|W|B|C]|$9|X|A|Y|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|Z|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|10|8|@]|D|@]|E|$K|L]]|$1|M|3|N|5|6|7|11|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|O|3|P|5|J|7|12|8|@]|D|@]|E|$K|L]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|13|8|@]|D|@]|E|$]]]|R|$]]

If the question isn't just "how to access an integer form of the timedelta?" but "how to convert the timedelta column in the dataframe to an int?" the answer might be a little different. In addition to the <code>.dt.days</code> accessor you need either <code>df.astype</code> or <code>pd.to_numeric</code>

Either of these options should help:

<pre><code>df['tdColumn'] = pd.to_numeric(df['tdColumn'].dt.days, downcast='integer')
</code></pre>

or

<pre><code>df['tdColumn'] = df['tdColumn'].dt.days.astype('int16')
</code></pre>

blocks|key|4988276|text|一个很好的方法就是|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4988277|dif_in_days+=+dif.days+(其中dif是日期之间的差异)|offset|length|style|CODE|4988278|entityMap^0|0|0|M|Q|3|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|K|8|@$D|L|E|M|F|G]|$D|N|E|O|F|G]]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|A|$]]]|I|$]]

A great way to do this is
<code>dif_in_days = dif.days</code>
(where <code>dif</code> is the difference between dates)

blocks|key|4988253|text|最简单的方法就是|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4988254|df["DateColumn"]+=+(df["DateColumn"]).dt.days|code-block|syntax|javascript|4988255|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

The simplest way to do this is by
<pre><code>df[&quot;DateColumn&quot;] = (df[&quot;DateColumn&quot;]).dt.days
</code></pre>

I would like to create a column in a pandas data frame that is an integer representation of the number of days in a timedelta column. Is it possible to use 'datetime.days' or do I need to do something more manual?

timedelta column 

<blockquote>
 7 days, 23:29:00
</blockquote>

day integer column

<blockquote>
 7
</blockquote>

Python: Convert timedelta to int in a dataframe

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

我想在熊猫数据框架中创建一个列，它是timedelta列中天数的整数表示。是否可以使用“datetime.days”，或者我需要做一些更多的手动操作？timedelta列7天，23:29:00日整数列7

问Python:在dataframe中将timedelta转换为int
EN

回答 6

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问Python:在dataframe中将timedelta转换为intEN

回答 6

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问Python:在dataframe中将timedelta转换为int
EN