Python 如何将聚合日期时间对象用于int

我有这样的数据帧结构

         id   time                   number
0        1    1970-01-01 00:00:00    1
1        2    1970-01-02 00:00:00    2
2        1    1970-01-03 00:00:00    2

我希望groupby

id

并将具有

pd.Datetime

dtype的时间聚合为

int

表示时间增量，我有以下代码：

def interval(a):
    return (np.max(a) - np.min(a)).days

_df = df.groupby(['id'], as_index=False).agg(
        {
            "number": numpy.sum,
            "time": interval,
        }
    )

列时间具有原始数据类型

pd.Datetime

，但是聚合的数据是int，这导致

\u df

列中的数据从int转换为

pd.Datetime

类似

1970-01-01 00:00:00.000000000

---

您能告诉我如何得到正确的结果，即聚合数据帧的

time

列是

int

您可以尝试通过

np.timedelta64（1，'D'）

将

timedelta

转换为

days

，然后通过以下方式将

float

转换为

integer

：

def interval(a):
    a = (np.max(a) - np.min(a)) / np.timedelta64(1, 'D')
    return a

_df = df.groupby(['id'], as_index=False).agg(
        {
            "number": np.sum,
            "time": interval,
        }
    )
_df['time']  = _df['time'].astype(int)  
print _df  

   id  number  time
0   1       3     2
1   2       2     0