如何批量访问Pandas DataFrame元素属性并转换为timedelta？

你之前的代码报错，是因为df.time是pandas的Series对象，不能直接调用.hour属性——单个Timestamp对象有.hour属性，但Series需要用.dt访问器来批量获取每个元素的时间属性。

以下两种批量处理的方法都可以：

方法1：结合dt访问器和apply #

import pandas as pd
import numpy as np

index = [0, 1]
df = pd.DataFrame(columns=['time', 'timedelta'], index=index)
# 推荐用方括号索引列，比点语法更稳妥（避免列名和方法名冲突）
df['time'] = [pd.Timestamp('2022-04-07 22:10:00'), pd.Timestamp('2022-04-07 22:11:00')]
# 批量提取hour，转成timedelta
df['timedelta'] = df['time'].dt.hour.apply(lambda x: np.timedelta64(x, 'h'))
print(df)

方法2：用pandas内置的to_timedelta #

这种方法更简洁，不需要手动调用np.timedelta64：

import pandas as pd
import numpy as np

index = [0, 1]
df = pd.DataFrame(columns=['time', 'timedelta'], index=index)
df['time'] = [pd.Timestamp('2022-04-07 22:10:00'), pd.Timestamp('2022-04-07 22:11:00')]
df['timedelta'] = pd.to_timedelta(df['time'].dt.hour, unit='h')
print(df)

两种方法运行后都会得到正确结果：

time timedelta
0 2022-04-07 22:10:00  22 hours
1 2022-04-07 22:11:00  21 hours

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Emil Ertl