如何在Polars中对Duration类型数据进行取整操作？

Polars的dt.round操作目前仅支持date/datetime类型，无法直接对Duration列执行取整，但可以通过以下两种间接方式实现类似Pandas中Timedelta取整的效果：

方法一：通过数值转换实现取整 #

将Duration转换为总秒数（或其他时间单位的数值），取整后再转回Duration类型：

import polars as pl
from datetime import timedelta

df = pl.DataFrame({"times": [timedelta(seconds=15), timedelta(seconds=30), timedelta(seconds=45)]})
df = df.with_columns(
    rounded_times=pl.col("times").dt.total_seconds().round(60).cast(pl.Duration)
)
print(df)

• dt.total_seconds()：将Duration列转换为总秒数的数值列
• round(60)：按60秒（即1分钟）为单位取整
• cast(pl.Duration)：将取整后的数值转回Duration类型

方法二：借助Datetime中转实现取整 #

把Duration叠加到一个固定的基准Datetime上，对生成的Datetime列取整后，再减去基准Datetime得到取整后的Duration：

import polars as pl
from datetime import timedelta, datetime

base_datetime = datetime(2000, 1, 1)  # 任意固定的基准时间
df = pl.DataFrame({"times": [timedelta(seconds=15), timedelta(seconds=30), timedelta(seconds=45)]})
df = df.with_columns(
    rounded_times=(pl.lit(base_datetime) + pl.col("times")).dt.round("1m") - pl.lit(base_datetime)
)
print(df)

• 利用基准Datetime + Duration得到Datetime列，此时可以使用dt.round("1m")按1分钟取整
• 最后减去基准Datetime，还原为取整后的Duration类型

内容的提问来源于stack exchange，提问作者blaylockbk