使用pd.round处理时间戳舍入出现异常结果，求技术解答

我的测试数据子集：

print(test)
                         created_at
29100988  2020-06-01 00:03:49+00:00
29100989  2020-06-01 00:03:42+00:00
29100990  2020-06-01 00:03:41+00:00
29100991  2020-06-01 00:03:37+00:00
29100992  2020-06-01 00:03:36+00:00
29100993  2020-06-01 00:03:36+00:00
29100994  2020-06-01 00:03:31+00:00
29100995  2020-06-01 00:03:17+00:00
29100996  2020-06-01 00:03:17+00:00
29100997  2020-06-01 00:03:12+00:00

我用以下代码将created_at列按1分钟舍入：

test['created_at_Min'] = pd.to_datetime(test['created_at']).dt.round("1Min")

得到的结果：

created_at            created_at_Min
29100988  2020-06-01 00:03:49+00:00 2020-06-01 00:04:00+00:00
29100989  2020-06-01 00:03:42+00:00 2020-06-01 00:04:00+00:00
29100990  2020-06-01 00:03:41+00:00 2020-06-01 00:04:00+00:00
29100991  2020-06-01 00:03:37+00:00 2020-06-01 00:04:00+00:00
29100992  2020-06-01 00:03:36+00:00 2020-06-01 00:04:00+00:00
29100993  2020-06-01 00:03:36+00:00 2020-06-01 00:04:00+00:00
29100994  2020-06-01 00:03:31+00:00 2020-06-01 00:04:00+00:00
29100995  2020-06-01 00:03:17+00:00 2020-06-01 00:03:00+00:00
29100996  2020-06-01 00:03:17+00:00 2020-06-01 00:03:00+00:00
29100997  2020-06-01 00:03:12+00:00 2020-06-01 00:03:00+00:00

可以看到00:03:17+00:00被舍入到00:03:00+00:00，但00:03:31+00:00却被舍入到00:04:00+00:00，小时维度也存在同样问题，求解决办法。

这是因为Pandas的dt.round()默认使用银行家舍入法（四舍六入五成双），而非常规的四舍五入规则：

• 尾数小于半单位（比如1分钟的半单位是30秒）时舍去
• 尾数大于半单位时进1
• 尾数等于半单位时，若前一位是偶数则舍去，奇数则进1

你的例子中，00:03:31的秒数31超过半分钟（30秒），所以按规则进1到00:04:00；00:03:17秒数17小于30秒，舍去到00:03:00，这符合银行家舍入逻辑。小时维度的异常，也是因为同样的奇偶判断规则。

解决办法 #

1. 实现常规四舍五入（秒数≥30进1，<30舍去）：
   通过给时间戳加上30秒后再向下取整，模拟常规四舍五入效果：

   test['created_at_Min'] = (pd.to_datetime(test['created_at']) + pd.Timedelta(30, unit='s')).dt.floor("1Min")
   

2. 直接截断到当前分钟（忽略所有秒数）：
   如果不需要舍入，只保留当前分钟的整数部分，直接使用dt.floor()：

   test['created_at_Min'] = pd.to_datetime(test['created_at']).dt.floor("1Min")
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dalogh