Как объединить столбец datetime в ближайший квартал

Ответ 1

Предполагая, что ваша серия состоит из объектов datetime, вам нужно использовать Series.apply. Пример -

import datetime
df['<column>'] = df['<column>'].apply(lambda dt: datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, dt.hour,15*(dt.minute // 15)))

Приведенный выше пример всегда округляется до предыдущего квартала (поведение похожее на функцию пола).

ИЗМЕНИТЬ

Чтобы округлить до нужного квартала (как в, если его 7 минут 30 секунд прошлого квартала, чтобы показать следующий квартал). Мы можем использовать приведенный ниже пример -

import datetime
df['<column>'] = df['<column>'].apply(lambda dt: datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, dt.hour,15*round((float(dt.minute) + float(dt.second)/60) / 15)))

Приведенные выше соображения учитывают только последние секунды, если вы хотите учитывать миллисекунду/микросекунду, вы можете добавить это к вышеуказанному уравнению как - (float(dt.minute) + float(dt.second)/60 + float(dt.microsecond)/60000000)

Ответ 2

Вы можете использовать round(freq). Существует также ярлык column.dt для доступа к функциям даты и времени (как предлагает @laurens-koppenol).

Здесь однострочник:

df['old column'].dt.round('15min')  

Строковые псевдонимы для допустимых частот можно найти здесь. Полный рабочий пример:

In [1]: import pandas as pd    
In [2]: df = pd.DataFrame([pd.Timestamp('2015-07-18 13:53:33.280'),
                           pd.Timestamp('2015-07-18 13:33:33.330')],
                         columns=['old column'])

In [3]: df['new column']=df['old column'].dt.round('15min')  
In [4]: df
Out[4]: 
               old column          new column
0 2015-07-18 13:53:33.280 2015-07-18 14:00:00
1 2015-07-18 13:33:33.330 2015-07-18 13:30:00

Ответ 3

Это выглядит немного приятнее

column.dt. позволяет использовать функции datetime для столбцов datetime, например column.str. для столбцов типа string

свойства API-ссылки, связанные с datetime

import pandas as pd

# test df
df = pd.DataFrame([{'old_column':pd.Timestamp('2015-07-18 13:53:33.280')}])

df['new_column'] = df['old_column'].dt.round('15min')

df

Ответ 4

Ответ Anand S Kumar не округляется до ближайшего квартала, он отключает минуты до ближайших 15 минут.

Собственно, в вашем примере 2015-07-18 13:53:33.280 должен округлить до 2015-07-18 14:00:00.000, так как 53:33.280 ближе к 60 минутам, чем 45 минут.

Я нашел более надежный ответ для округления в этом сообщении.

Для вашей ситуации это должно работать:

import datetime

def round_time(time, round_to):
    """roundTo is the number of minutes to round to"""
    rounded = time + datetime.timedelta(minutes=round_to/2.)
    rounded -= datetime.timedelta(minutes=rounded.minute % round_to,
                                  seconds=rounded.second,
                                  microseconds=rounded.microsecond)
    return rounded

dt['dtcolumn'] = df['dtcolumn'].apply(lambda x: round_time(x))