采用python中日期时间的标准偏差

我正在python程序中导入datetime库，并计算多个事件的持续时间。下面是我的代码：

d1 = datetime.datetime.strptime(starttime, '%Y-%m-%d:%H:%M:%S')
d2 = datetime.datetime.strptime(endtime, '%Y-%m-%d:%H:%M:%S')
duration = d2 - d1
print str(duration)

现在我在变量“duration”中有了一个值。其输出将为：

0:00:15
0:00:15
0:00:15
0:00:15
0:00:15
0:00:05
0:00:05
0:00:05
0:00:05
0:00:05
0:00:10
0:00:10
0:00:10
0:00:10
0:45:22

我想取所有持续时间的标准偏差，并确定是否存在异常。例如，00:45:22是一个异常，我想检测它。如果我知道datetime的格式，我可以这样做，但它似乎不是数字或任何东西..我在考虑从中拆分值：并使用中间的所有值，但可能有更好的方法

想法？

你有。它们具有

.microseconds

、

.seconds

和

.days

属性，全部为3个整数。

str（）

可以对这些对象使用简单的算术运算。按预期对工作进行汇总和划分，例如：

>>> (timedelta(seconds=100) + timedelta(seconds=200)) / 2
datetime.timedelta(0, 150)

不幸的是，您无法将两个时间增量相乘，因此计算标准偏差变得很棘手（偏移量不平方）

相反，我会使用
.total_seconds（）
方法，为您提供一个从天、秒和微秒值计算得出的浮点值，然后使用这些值计算标准偏差。
您得到的持续时间对象是timedelta对象。或从一个时间戳到另一个时间戳的持续时间。要将它们转换为微秒总数，请使用：

def timedelta_to_microtime(td):
    return abs(td.microseconds + (td.seconds + td.days * 86400) * 1000000)

然后计算标准偏差：

def calc_std(L):
    n = len(L)
    mean = sum(L) / float(n)
    dev = [x - mean for x in L]
    dev2 = [x*x for x in dev]
    return math.sqrt(sum(dev2) / n) 

因此：

您正在查看
timedelta
对象的字符串表示形式。是否尝试使用
from datetime import datetime
避免写入
datetime.datetime
。例如，使用
numpy.std（总秒数）
这里的X是什么？这是我设定的门槛吗？我希望阈值由标准值确定，它返回：“[（datetime.timedelta（0，1），1000000）]”我怎么才能得到一个正常的数字？
timedeltas = [your timedeltas here..]
microtimes = [timedelta_to_microtime(td) for td in timedeltas]
std = calc_std(microtimes)
print [(td, mstime) 
       for (td, mstime) in zip(timedeltas, microtimes)
       if mstime - std > X]