python - pandas.Timedelta 转换为 float 秒太慢

Question

我有一个名为 _df 的数据框，其 len 为 3.7M，有两个 pandas.Timestamp 列 timestamp > 和lead_timestamp。我想添加一个新列 diff_timestamp 作为两列的差异(以秒为单位)。

以下代码片段

_df["diff_timestamp"] = _df.timestamp - _df.lead_timestamp

花费不到 0.1 秒。

但是当我将其修改如下时:

_df["diff_timestamp"] = (_df.timestamp - _df.lead_timestamp).map(lambda x: x.seconds)

需要超过 25 秒，大约长 300 倍。

有没有更有效的方法？

Answer 1

使用Series.dt.total_seconds :

_df["diff_timestamp"] = (_df.timestamp - _df.lead_timestamp).dt.total_seconds()

另一个想法:

_df["diff_timestamp"] = (_df.timestamp - _df.lead_timestamp) / np.timedelta64(1, 's')