Python 将时间增量转换为天数的浮点64

我有两个系列的熊猫约会时间。我为数据帧中的每一行减去它们，然后添加一列以获得两个日期时间之间的时间差。随后，我想使用该时间增量来缩放另一个特性。所以我想对时间差做一些除法。没有骰子

TypeError:无法将float64数据除以TimedeltaArray

最后一行抛出错误

我尝试使用float64（I）通过循环运行pd系列

安装程序

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将

Timedelta

列除以一天的

Timedelta

在你的情况下，最好有一个。您不必向读者猜测df['percentChange']中的内容

您可以轻松地对该时间增量进行一些除法：

问题是您正在尝试执行以下操作，这是一个类型错误：

5.0 / pd.Timedelta('1 days 00:00:00')

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你能添加一些样本数据让我们知道这些列是什么样子吗？谢谢，piRSquared。我通过将每个时间增量除以

np.timedelta64（1，'D'）

percent change=='super secret corporate stuff'。哈哈。

now = pd.Timestamp('now').normalize()
df = pd.DataFrame(dict(
    nextSampleDate1=pd.date_range(now, periods=10),
    currentDate=now
))

df

  nextSampleDate1 currentDate
0      2019-07-02  2019-07-02
1      2019-07-03  2019-07-02
2      2019-07-04  2019-07-02
3      2019-07-05  2019-07-02
4      2019-07-06  2019-07-02
5      2019-07-07  2019-07-02
6      2019-07-08  2019-07-02
7      2019-07-09  2019-07-02
8      2019-07-10  2019-07-02
9      2019-07-11  2019-07-02

oneday = pd.Timedelta(days=1)

df['daysToNextSample1'] = (df['nextSampleDate1'] - df['currentDate']) / oneday

df

  nextSampleDate1 currentDate  daysToNextSample1
0      2019-07-02  2019-07-02                0.0
1      2019-07-03  2019-07-02                1.0
2      2019-07-04  2019-07-02                2.0
3      2019-07-05  2019-07-02                3.0
4      2019-07-06  2019-07-02                4.0
5      2019-07-07  2019-07-02                5.0
6      2019-07-08  2019-07-02                6.0
7      2019-07-09  2019-07-02                7.0
8      2019-07-10  2019-07-02                8.0
9      2019-07-11  2019-07-02                9.0

pd.Timedelta('1 days 00:00:00') / 1.5
Out[15]: Timedelta('0 days 16:00:00')

24/1.5
Out[16]: 16.0

5.0 / pd.Timedelta('1 days 00:00:00')