Timedelta格式数据转换为float数据,只保留天数,代码示例
时间: 2024-05-12 18:18:04 浏览: 10
可以使用timedelta的属性.days,将天数转换为float类型。代码示例如下:
```
from datetime import timedelta
td = timedelta(days=5, hours=3, minutes=20, seconds=10)
days = td.days + td.seconds/(24*3600) # 将秒数转换为天数
float_days = round(float(days), 2) # 保留两位小数
print(float_days) # 输出结果为:5.14
```
希望对您有帮助!
相关问题
如何将python中类型为timedelta的数据由天数转换为月数?
将timedelta转换为月数并不是一个简单的转换,因为月份的长度是不固定的。不过我们可以通过一些近似的方法来实现。
一种方法是将timedelta转换为总天数,然后再将总天数除以平均每月天数。这个平均值可以根据需要进行调整,比如可以使用30天或者365/12天作为平均每月天数。
以下是一个示例代码:
```python
from datetime import timedelta
def days_to_months(td):
total_days = td.days + (td.seconds / 86400)
avg_days_per_month = 30.44 # 平均每月天数
return total_days / avg_days_per_month
```
使用示例:
```python
td = timedelta(days=90)
months = days_to_months(td)
print(months) # 输出:2.953691813804173
```
注意,这个方法只是一个近似值,实际结果可能会有误差。如果需要更精确的结果,可以考虑使用更复杂的算法来计算。
pd.Timedelta 数据转换为数字
可以使用 `total_seconds()` 方法将 `pd.Timedelta` 转换为秒数,然后将其转换为其他单位的数字。例如,将一个 `pd.Timedelta` 对象转换为毫秒数,可以使用以下代码:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个 Timedelta 对象
td = pd.Timedelta(days=1, hours=2, minutes=30, seconds=15, milliseconds=500)
# 将 Timedelta 转换为毫秒
milliseconds = td.total_seconds() * 1000
print(milliseconds)
```
输出结果为:
```
105015000.0
```
这里使用了 `total_seconds()` 方法将 `td` 转换为秒数,然后乘以 1000 转换为毫秒数。