উত্তর:
dt.daysবৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করুন । এর মাধ্যমে এই বৈশিষ্ট্যটি অ্যাক্সেস করুন:
timedelta_series.dt.daysআপনি একই উপায়ে secondsএবং microsecondsবৈশিষ্ট্যগুলি পেতে পারেন ।
আপনি এটি করতে পারতেন, tdআপনার টাইমল্টাসের সিরিজটি কোথায় where বিভাগটি ন্যানোসেকেন্ড ডেল্টাসকে ডে ডেল্টাসে রূপান্তর করে এবং পুরো দিনগুলিতে ইন্ট ড্রপগুলিতে রূপান্তর করে।
import numpy as np
(td / np.timedelta64(1, 'D')).astype(int)/মধ্যে tdআর npকী?
Timedelta বস্তু আছে শুধুমাত্র পাঠযোগ্য উদাহরণস্বরূপ বৈশিষ্ট্যাবলী .days, .secondsএবং .microseconds।
যদি প্রশ্নটি না হয় "টাইমডেল্টার একটি পূর্ণসংখ্যা ফর্মটি কীভাবে অ্যাক্সেস করবেন?" তবে "ডেটাফ্রেমে টাইমডেল্টা কলামটি কীভাবে ইনটকে রূপান্তর করা যায়?" উত্তরটি কিছুটা আলাদা হতে পারে। .dt.daysঅ্যাক্সেসর ছাড়াও আপনার প্রয়োজন হয় df.astypeঅথবাpd.to_numeric
এই বিকল্পগুলির যে কোনও একটিতে সহায়তা করা উচিত:
df['tdColumn'] = pd.to_numeric(df['tdColumn'].dt.days, downcast='integer')অথবা
df['tdColumn'] = df['tdColumn'].dt.days.astype('int16')timedelta64[ns]। যদি আপনার তারিখগুলি NaN হয় তবে প্রথমে তাদেরকে পান্ডাস to_datetimeফাংশনটি ব্যবহার করে ডেটটাইমে রূপান্তর করুন , তারপরে উপরের দ্বিতীয় বিকল্পটি ব্যবহার করুন। বিস্তারিত জানার জন্য টু_ডেটটাইম
timedelta.days?