删除timedelta64[ns]大于三十天且小于负三十天的行

可以使用以下代码删除timedelta64[ns]大于三十天且小于负三十天的行：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除符合条件的行
df = df.drop(df[(df['timedelta'] > pd.Timedelta(days=30)) | (df['timedelta'] < pd.Timedelta(days=-30))].index)

# 保存数据
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

注意，需要先将timedelta列转换为timedelta64[ns]类型。

相关问题

删除timedelta64[ns]大于三十天的行

可以使用 Pandas 库中的 drop 方法删除 timedelta64[ns] 大于三十天的行。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将 timedelta64[ns] 转换为天数
df['timedelta_days'] = df['timedelta'].dt.days

# 删除 timedelta_days 大于三十天的行
df = df.drop(df[df['timedelta_days'] > 30].index)

# 删除 timedelta_days 列
df = df.drop(columns=['timedelta_days'])

# 输出结果
print(df)

其中，'data.csv' 是包含 timedelta64[ns] 列的数据文件。

numpy.timedelta64ns（）

`numpy.timedelta64(ns)` 是一个以纳秒（ns）为单位的时间间隔。它是 NumPy 库中的一个数据类型，用于表示时间间隔。你可以使用这个数据类型来进行时间计算和处理。

例如，你可以创建一个 timedelta 对象来表示一个时间间隔，并进行加减操作：

import numpy as np

# 创建一个时间间隔为1000纳秒的 timedelta 对象
td = np.timedelta64(1000, 'ns')

# 进行加法操作
td_sum = td + td

# 进行减法操作
td_diff = td - td

print(td_sum)  # 输出结果为 2000
print(td_diff)  # 输出结果为 0

上述代码中，我们使用 `numpy.timedelta64(1000, 'ns')` 创建了一个时间间隔为1000纳秒的 timedelta 对象，然后进行了加法和减法操作。

除了纳秒（'ns'）单位外，还可以使用其他单位，如微秒（'us'）、毫秒（'ms'）、秒（'s'）、分钟（'m'）、小时（'h'）、天（'D'）等。你可以根据需要选择适合的时间单位来表示和处理时间间隔。