Question

我有一个看起来像这样的数据框，我添加的最后两列帮助我理解时差。我希望将timestamp和forecastRan之间的时差向上舍入到下一个小时，并将其作为列添加到我的数据框中。但是，我如何拥有它只是给了我几个小时（没有四舍五入）。

            timeStamp      forecastRan  time_diff_in_hours  time_diff_seconds   

12 2016-11-23 23:00:00   2016-11-23 12:18:00    10.0              38520.0     
13 2016-11-24 00:00:00   2016-11-23 12:18:00    11.0              42120.0    
14 2016-11-24 01:00:00   2016-11-23 12:18:00    12.0              45720.0

这些是我获得差异的方式

df['time_diff_in_hours'] = (df['timeStamp'] - df['forecastRan']).astype('timedelta64[h]')

df['time_diff']= (df['timeStamp'] - df['forecastRan']).dt.total_seconds()

然而，第一个只给我时间。对于第二个，我尝试除以3600得到小时，然后使用math.ceil向上舍入，如下所示：

import datetime
import math

df['time_diff']= math.ceil(((df['timeStamp'] - df['forecastRan']).dt.total_seconds()/3600))

我得到TypeError: cannot convert the series to <class 'float'>。我认为问题发生在我引用math.ceil时，因为当我刚刚使用(df['timeStamp'] - df['forecastModelRun']).dt.total_seconds()/3600时，我没有遇到任何错误。不知道到底在哪里整理以及如何进行。感谢。

Answer 1

我认为需要np.ceil：

df['time_diff']= np.ceil(((df['timeStamp'] - df['forecastRan']).dt.total_seconds()/3600))
print (df)
            timeStamp         forecastRan  time_diff_in_hours  \
0 2016-11-23 23:00:00 2016-11-23 12:18:00                10.0   
1 2016-11-24 00:00:00 2016-11-23 12:18:00                11.0   
2 2016-11-24 01:00:00 2016-11-23 12:18:00                12.0   

   time_diff_seconds  time_diff  
0            38520.0       11.0  
1            42120.0       12.0  
2            45720.0       13.0

或dt.ceil：

df['time_diff']= (df['timeStamp'] - df['forecastRan']).dt.ceil('h')
print (df)
            timeStamp         forecastRan  time_diff_in_hours  \
0 2016-11-23 23:00:00 2016-11-23 12:18:00                10.0   
1 2016-11-24 00:00:00 2016-11-23 12:18:00                11.0   
2 2016-11-24 01:00:00 2016-11-23 12:18:00                12.0   

   time_diff_seconds time_diff  
0            38520.0  11:00:00  
1            42120.0  12:00:00  
2            45720.0  13:00:00

df['time_diff' ]= (df['timeStamp'] - df['forecastRan']).dt.ceil('h').astype('timedelta64[h]')
print (df)
            timeStamp         forecastRan  time_diff_in_hours  \
0 2016-11-23 23:00:00 2016-11-23 12:18:00                10.0   
1 2016-11-24 00:00:00 2016-11-23 12:18:00                11.0   
2 2016-11-24 01:00:00 2016-11-23 12:18:00                12.0   

   time_diff_seconds  time_diff  
0            38520.0       11.0  
1            42120.0       12.0  
2            45720.0       13.0

两个时间戳之间的差异向上舍入为小时并将列添加到数据帧

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