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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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pandasにて、floatで得られている配列時間を、基準時刻に足す操作

MagMag

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pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2021/01/03 03:04

編集2021/01/03 03:18

ある計算(本質問とは別の計算)で、基準時刻から経過時間をfloatの配列で得ています。
基準時刻にこの配列を足すことで、時刻配列にしたいのですが、うまく足すことができません。どのように対応したらいいかアドバイスいただけないでしょうか?
(Microの中の処理において、さらにround()で囲むことで端数処理することで対応できなくはないのですが、もっとシンプルに対応したいと思っています。)

Python

1import pandas as pd 2from pandas.tseries.offsets import Second, Micro 3 4start_time = pd.to_datetime('2020/1/1/12:00:00') # 基準時刻 5time_diff = [0, 1.1, 3, 4] # 基準時刻からの経過時間 6 7# ほしい結果(基準時刻+経過時間のイメージ) 8[Timestamp('2020-01-01 12:00:00'), Timestamp('2020-01-01 12:00:01.100000'), Timestamp('2020-01-01 12:00:03'), 9 Timestamp('2020-01-01 12:00:04')] 10 11# やってみたこと 12start_time + time_diff  # TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Timestamp' and 'list' 13 14time_diff = list(map(lambda time: Second(int(time))+Micro(time-int(time))*10**6, time_diff)) 15# ValueError: `n` argument must be an integer, got 0.10000000000000009

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siruku6

2021/01/03 04:07

datetime.timedelta()というメソッドがあるので、それを調べてみましょう 「python 時間同士の足し算」といったキーワードでもヒットすると思います。 その上で試した結果を書いていただけたらと思いました。
MagMag

2021/01/03 04:31

ありがとうございます。timedeltaは見ていたつもりですが、配列への適用方法がわかりませんでした。よくよく考えたら、[start_time + datetime.timedelta(seconds=time) for time in time_diff]で実行できました。
siruku6

2021/01/03 04:35

解決したようで良かったです!! 回答欄に記載して、自己解決にしていただけたらと思います。 後で誰かの役に立つかもしれまん
MagMag

2021/01/03 04:45

承知しました。ありがとうございます!
guest

回答1

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自己解決

siruku6さんのアドバイスにより、以下のスクリプトで実行できました!

Python

1import datetime 2[start_time + datetime.timedelta(seconds=time) for time in time_diff]

投稿2021/01/03 04:46

MagMag

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