timedelta

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我有微秒，我想从pandas列中基本截断。我尝试了一些像analyze_me['how_long_it_took_to_order'] = analyze_me['how_long_it_took_to_order'].apply(lambda x: x.replace(microsecond=0)但这个错误来了replace() takes no keyword arguments。例如：我想

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

以下是带有datetime64 [ns]列的pandas数据框。 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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如何计算当前日期和结束日期之间的时间（安卓）

请提供此问题的代码，我有代码来计算日期之间的差异，我可以检查日期结束或没有，但如何计算时间（小时），如果日期差异超过1天 SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); SimpleDateFormat timesdf = new SimpleDateFormat("HH:mm"); curren

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获取GMT时间两小时前的Python 2.7

嗨，我遇到麻烦时两小时前在一个类似的功能我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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类型检查日期时间的PyCharm编辑器的错误

我使用PyCharm作为IDE，以及下面的工作正常的代码片段PyCharm在IDE中显示突出显示的错误。 IDE不喜欢我为datetime对象添加timedelta的事实。但是，当我在python提示符下尝试它时，它工作正常。有没有一种正确的方法来执行以下操作，以便事物类型检查是否正确？ >>> start = datetime.now() >>> td = timedelta(minutes=

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Timedelta对象不能用astype转换（）

原生熊猫Timedelta()（版本0.20.3）不能转换为特定频率astype()，尽管文档说它应该是可能的。我想弄清楚我错过了什么。从Timedelta docs： Timedelta系列，TimedeltaIndex和Timedelta标量可以通过用另一timedelta，划分或通过astyping到特定timedelta类型被转换为其他“频率”。这是真的，我可以通过分工与另一timed

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datetime.timedelta在谷歌图表折线图

我很努力地使用datetime.timedelta值作为我的折线图中的y轴。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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时间戳到长日期时间

我有这个功能，将时间戳转换为一个日期时间对象，说什么; “今天下午10:56”或“昨天上午1:06”或其他人... 我目前遇到了一些问题。 otherdate = 1504246379 now = time.time() if otherdate: dt = now - otherdate offset = dt.seconds + (dt.days * 60 * 60 *

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TimeDelta生成熊猫指数

我正在使用我已下载到CSV文件的盘中股票数据。数据包含每分钟MO的股票价格。为了生成数据的时间帧，我使用熊猫功能： pd.timedelta_range（'1天9小时30分钟'，句号= len（df），freq ='min'）要togehter添加两个dataframes，我使用下面时间= pd.DataFrame（数据= DF，索引= pd.timedelta_range（'1天9小时有3

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如何在python熊猫中投射时间列和查找带条件的timedelta

我有一个列非Time对象的时间，我无法将它转换为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