在python中，如何从日期时间索引中减去半秒？

如果我有这样一个日期时间索引：

 DatetimeIndex(['2018-01-22 21:39:00', '2018-01-22 21:39:01',
                '2018-01-22 21:39:03', '2018-01-22 21:39:06',
                '2018-01-22 21:39:07', '2018-01-22 21:39:08',
                '2018-01-22 21:39:09', '2018-01-22 21:39:10',
                '2018-01-22 21:39:11', '2018-01-22 21:39:12'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

如何从每个值中减去半秒，从而得到如下数据时间索引：

 DatetimeIndex(['2018-01-22 21:38:59.50', '2018-01-22 21:39:00.50',
                '2018-01-22 21:39:02.50', '2018-01-22 21:39:05.50',
                '2018-01-22 21:39:06.50', '2018-01-22 21:39:07.50',
                '2018-01-22 21:39:08.50', '2018-01-22 21:39:09.50',
                '2018-01-22 21:39:10.50', '2018-01-22 21:39:11.50'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

---

您可以使用

pd.DateOffset

从每个值中减去0.5秒：

df.index - pd.DateOffset(seconds=0.5)
print(df)
DatetimeIndex(['2018-01-22 21:38:59.500000', '2018-01-22 21:39:00.500000',
           '2018-01-22 21:39:02.500000', '2018-01-22 21:39:05.500000',
           '2018-01-22 21:39:06.500000', '2018-01-22 21:39:07.500000',
           '2018-01-22 21:39:08.500000', '2018-01-22 21:39:09.500000',
           '2018-01-22 21:39:10.500000', '2018-01-22 21:39:11.500000'],
          dtype='datetime64[ns]', name=0, freq=None)

解决方案 您可以从DateTimeIndex对象中减去

0.5秒

，作为

datetime.timedelta

对象

简短回答

导入日期时间
dt=datetime.timedelta（秒=0.5）
pd.DatetimeIndex（datetime_数据）-dt

输出：

0   2018-01-22 21:38:59.500
1   2018-01-22 21:39:00.500
2   2018-01-22 21:39:02.500
3   2018-01-22 21:39:05.500
4   2018-01-22 21:39:06.500
5   2018-01-22 21:39:07.500
6   2018-01-22 21:39:08.500
7   2018-01-22 21:39:09.500
8   2018-01-22 21:39:10.500
9   2018-01-22 21:39:11.500
Name: Timestamp, dtype: datetime64[ns]

DatetimeIndex(['2018-01-22 21:39:00', '2018-01-22 21:39:01',
               '2018-01-22 21:39:03', '2018-01-22 21:39:06',
               '2018-01-22 21:39:07', '2018-01-22 21:39:08',
               '2018-01-22 21:39:09', '2018-01-22 21:39:10',
               '2018-01-22 21:39:11', '2018-01-22 21:39:12'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

0   2018-01-22 21:38:59.500
1   2018-01-22 21:39:00.500
2   2018-01-22 21:39:02.500
3   2018-01-22 21:39:05.500
4   2018-01-22 21:39:06.500
5   2018-01-22 21:39:07.500
6   2018-01-22 21:39:08.500
7   2018-01-22 21:39:09.500
8   2018-01-22 21:39:10.500
9   2018-01-22 21:39:11.500
Name: Timestamp, dtype: datetime64[ns]

详细的解决方案 1.制作数据

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
datetime_数据=['2018-01-22 21:39:00'，'2018-01-22 21:39:01'，
'2018-01-22 21:39:03', '2018-01-22 21:39:06',
'2018-01-22 21:39:07', '2018-01-22 21:39:08',
'2018-01-22 21:39:09', '2018-01-22 21:39:10',
'2018-01-22 21:39:11', '2018-01-22 21:39:12']
dti=pd.DatetimeIndex（datetime\u数据）
dti

输出：

0   2018-01-22 21:38:59.500
1   2018-01-22 21:39:00.500
2   2018-01-22 21:39:02.500
3   2018-01-22 21:39:05.500
4   2018-01-22 21:39:06.500
5   2018-01-22 21:39:07.500
6   2018-01-22 21:39:08.500
7   2018-01-22 21:39:09.500
8   2018-01-22 21:39:10.500
9   2018-01-22 21:39:11.500
Name: Timestamp, dtype: datetime64[ns]

DatetimeIndex(['2018-01-22 21:39:00', '2018-01-22 21:39:01',
               '2018-01-22 21:39:03', '2018-01-22 21:39:06',
               '2018-01-22 21:39:07', '2018-01-22 21:39:08',
               '2018-01-22 21:39:09', '2018-01-22 21:39:10',
               '2018-01-22 21:39:11', '2018-01-22 21:39:12'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

0   2018-01-22 21:38:59.500
1   2018-01-22 21:39:00.500
2   2018-01-22 21:39:02.500
3   2018-01-22 21:39:05.500
4   2018-01-22 21:39:06.500
5   2018-01-22 21:39:07.500
6   2018-01-22 21:39:08.500
7   2018-01-22 21:39:09.500
8   2018-01-22 21:39:10.500
9   2018-01-22 21:39:11.500
Name: Timestamp, dtype: datetime64[ns]

2.减去

0.5

秒

导入日期时间
df=pd.DataFrame（dti，列=['Timestamp']））
dt=datetime.timedelta（秒=0.5）
时间戳-dt

输出：

0   2018-01-22 21:38:59.500
1   2018-01-22 21:39:00.500
2   2018-01-22 21:39:02.500
3   2018-01-22 21:39:05.500
4   2018-01-22 21:39:06.500
5   2018-01-22 21:39:07.500
6   2018-01-22 21:39:08.500
7   2018-01-22 21:39:09.500
8   2018-01-22 21:39:10.500
9   2018-01-22 21:39:11.500
Name: Timestamp, dtype: datetime64[ns]

DatetimeIndex(['2018-01-22 21:39:00', '2018-01-22 21:39:01',
               '2018-01-22 21:39:03', '2018-01-22 21:39:06',
               '2018-01-22 21:39:07', '2018-01-22 21:39:08',
               '2018-01-22 21:39:09', '2018-01-22 21:39:10',
               '2018-01-22 21:39:11', '2018-01-22 21:39:12'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

0   2018-01-22 21:38:59.500
1   2018-01-22 21:39:00.500
2   2018-01-22 21:39:02.500
3   2018-01-22 21:39:05.500
4   2018-01-22 21:39:06.500
5   2018-01-22 21:39:07.500
6   2018-01-22 21:39:08.500
7   2018-01-22 21:39:09.500
8   2018-01-22 21:39:10.500
9   2018-01-22 21:39:11.500
Name: Timestamp, dtype: datetime64[ns]

---

datetime

有一个毫秒字段；减去500毫秒。