Python Pandas：如何应用需要扩展类（datetime）的函数？

Question

如何在需要扩展标准类（datetime）的函数中使用 pandas 的 apply？

具体而言，我想从 https://gist.github.com/treyhunner/6218526 导入 datetime_modulo。

该代码扩展了标准的 datetime 类，使得可以对 datetime 对象应用模数运算，例如：

from datetime_modulo import datetime
from datetime import timedelta
d = datetime.now()
print d % timedelta(seconds=60)

现在我需要将这个模数操作应用到 pandas DataFrame 的列/序列上，例如： apply。

df['dates'] = pd.to_datetime(df.index.values)
df['datetime_mod'] = df['dates'].apply(lambda x: x % timedelta(minutes=15))

但是pandas无法检测到扩展的日期时间类（除非我使用不当）：

TypeError: unsupported operand type(s) for %: 'Timestamp' and 'datetime.timedelta'

如何继续？

- jtlz2

Answer 1

您可以尝试按照此建议将操作数明确转换为datetime:

from datetime_modulo import datetime
from datetime import timedelta

df = pd.DataFrame({'Time': [pd.to_datetime('now')]})

def modulo(x):
    dt = datetime(year=x.year,month=x.month,day=x.day, hour=x.hour, minute=x.minute, second=x.second)
    return dt % timedelta(seconds=60)

df['Time'] = df['Time'].apply(modulo)

- jpp

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优秀的答案 <占位符> - Ami Tavory

@AmiTavory，你的代码也很棒 +1 :)。我的代码可能有些繁琐，但更通用，可以处理（例如）天/分钟/秒的模数。 - jpp

@jpp 太棒了，谢谢，可以用！我稍微修改了timedelta的参数（并将其更改为datetime），并且已经编辑了您的答案 - 这样可以吗？ - jtlz2

@jtlz2，没问题。 - jpp

Answer 2

一般来说，在Pandas中，应尽量避免调用apply，因为它速度非常慢。例如，如果您想查找每个小时刻度内的分钟数，可以使用以下代码：

from datetime import timedelta
df = pd.DataFrame({'dates': pd.to_datetime(['2071-12-12 10:04:44', '2071-12-12 10:30:44'])})
>>> df.dates.dt.minute.mod(15)
0    4
1    0
Name: dates, dtype: int64

- Ami Tavory

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谢谢您 - 实际上行数很少，问题确实涉及到了apply。非常感谢！ - jtlz2

Answer 3

你是对的，只是使用方法不正确。

看到这个错误：TypeError: unsupported operand type(s) for %: 'Timestamp' and 'datetime.timedelta'。

这个错误意味着你不能简单地写x % timedelta(minutes=15)并希望它能工作。它不行。x是Timestamp的一个实例，不知道如何用%来操作datetime.timedelta。如果你想让它工作，你至少需要将x转换为datetime_modulo.datetime。

- Sraw

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好的答案 <填充语>. - Ami Tavory

lambda x: datetime(x) % timedelta(minutes=15) - jtlz2

@Sraw，提议的解决方案在哪里？ - jtlz2