timedelta

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我有微秒，我想從pandas列中基本截斷。我嘗試了一些像analyze_me['how_long_it_took_to_order'] = analyze_me['how_long_it_took_to_order'].apply(lambda x: x.replace(microsecond=0)但這個錯誤來了replace() takes no keyword arguments。例如：我想

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將pandas.Timedelta添加到datetime64系列或DataFrame中的列

以下是帶有datetime64 [ns]列的pandas數據框。 In [69]: dataframe_with_datetime some_other_column ts 0 0 2017-09-22 23:29:11 In [70]: dataframe_with_datetime.info() <class 'pandas.core.frame.DataFr

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如何計算當前日期和結束日期之間的時間（安卓）

請提供此問題的代碼，我有代碼來計算日期之間的差異，我可以檢查日期結束或沒有，但如何計算時間（小時），如果日期差異超過1天 SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); SimpleDateFormat timesdf = new SimpleDateFormat("HH:mm"); curren

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獲取GMT時間兩小時前的Python 2.7

嗨，我遇到麻煩時兩小時前在一個類似的功能我get_timestamp => def get_timestamp(): """Return correctly formatted timestamp""" return strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ", gmtime()) def two_hours_ago(): """Return cor

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類型檢查日期時間的PyCharm編輯器的錯誤

我使用PyCharm作爲IDE，以及下面的工作正常的代碼片段PyCharm在IDE中顯示突出顯示的錯誤。 IDE不喜歡我爲datetime對象添加timedelta的事實。但是，當我在python提示符下嘗試它時，它工作正常。有沒有一種正確的方法來執行以下操作，以便事物類型檢查是否正確？ >>> start = datetime.now() >>> td = timedelta(minutes=

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Timedelta對象不能用astype轉換（）

原生熊貓Timedelta()（版本0.20.3）不能轉換爲特定頻率astype()，儘管文檔說它應該是可能的。我想弄清楚我錯過了什麼。從Timedelta docs： Timedelta系列，TimedeltaIndex和Timedelta標量可以通過用另一timedelta，劃分或通過astyping到特定timedelta類型被轉換爲其他「頻率」。這是真的，我可以通過分工與另一timed

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datetime.timedelta在谷歌圖表折線圖

我很努力地使用datetime.timedelta值作爲我的折線圖中的y軸。以下是我有： var data = new google.visualization.DataTable(); data.addColumn('string', 'Day'); data.addColumn('timedelta', 'Time Average'); data.addRow(['Oct-20',

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時間戳到長日期時間

我有這個功能，將時間戳轉換爲一個日期時間對象，說什麼; 「今天下午10:56」或「昨天上午1:06」或其他人... 我目前遇到了一些問題。 otherdate = 1504246379 now = time.time() if otherdate: dt = now - otherdate offset = dt.seconds + (dt.days * 60 * 60 *

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TimeDelta生成熊貓指數

我正在使用我已下載到CSV文件的盤中股票數據。數據包含每分鐘MO的股票價格。爲了生成數據的時間幀，我使用熊貓功能： pd.timedelta_range（'1天9小時30分鐘'，句號= len（df），freq ='min'）要togehter添加兩個dataframes，我使用下面時間= pd.DataFrame（數據= DF，索引= pd.timedelta_range（'1天9小時有3

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如何在python熊貓中投射時間列和查找帶條件的timedelta

我有一個列非Time對象的時間，我無法將它轉換爲timedelta或datetime。 Time msg 12:29:36.306000 Setup 12:29:36.507000 Alerting 12:29:38.207000 Service 12:29:39.194000 Setup 12:30:05.773000 Alerting 12:30:06.20500