Python 从使用d、w、m、y表示天、周、月、年的Pandas数据框中获取最小值和最大值

因此，基本上，我正在处理的Pandas数据框中的数据有一个列，该列给出了time post事件。数据始终遵循#格式，然后是d、w、m、y，表示天、周、月、年（2d、17w等）。我试图得到最小值和最大值。不幸的是，由于单位不同，这项工作很困难：3周少于2个月，尽管2是较小的数字；150周长于1年，尽管年是较大的单位

我想实现一些复杂的代码，将一切转换成天，然后对它们进行排序，但有更好的解决方案吗

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举个例子，如果我有一个120天、3个w、2个y、15个m和14天的值列表，我将如何制作一个函数，使我的最小值（在本例中为14天）和最大值（2 y）

示例如何将字符串列转换为

pd.Timedelta

：

d = {'Time':['120 d', '3 w', '2 y', '15 m', '14 d']}

df = pd.DataFrame(d)

df['Time_td'] = df['Time'].map(pd.Timedelta)

print(df)

print('Min is', df['Time_td'].min())
print('Max is', df['Time_td'].max())

印刷品：

    Time           Time_td
0  120 d 120 days 00:00:00
1    3 w  21 days 00:00:00
2    2 y 730 days 11:38:24
3   15 m   0 days 00:15:00
4   14 d  14 days 00:00:00
Min is 0 days 00:15:00
Max is 730 days 11:38:24

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示例如何将字符串列转换为pd.Timedelta：

d = {'Time':['120 d', '3 w', '2 y', '15 m', '14 d']}

df = pd.DataFrame(d)

df['Time_td'] = df['Time'].map(pd.Timedelta)

print(df)

print('Min is', df['Time_td'].min())
print('Max is', df['Time_td'].max())

印刷品：

    Time           Time_td
0  120 d 120 days 00:00:00
1    3 w  21 days 00:00:00
2    2 y 730 days 11:38:24
3   15 m   0 days 00:15:00
4   14 d  14 days 00:00:00
Min is 0 days 00:15:00
Max is 730 days 11:38:24

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也许您可以将该列转换为

pd.Timedelta

，然后进行比较。例如，

print（pd.Timedelta（'17w'）>pd.Timedelta（'2d'））

is

True

你能帮我发个帖子吗？谢谢Andrej。我将把它弄得一团糟，看看是否可以使用这个函数。Rahul，我发布了一个例子。也许你可以将这个列转换为

pd.Timedelta

，然后进行比较。例如，

print（pd.Timedelta（'17w'）>pd.Timedelta（'2d'））

is

True

你能帮我发个帖子吗？谢谢Andrej。我将把它弄得一团糟，看看是否可以使用这个函数。拉胡尔，我贴了个例子。