pandas.arrays.TimedeltaArray#

class pandas.arrays.TimedeltaArray(values, dtype=None, freq=_NoDefault.no_default, copy=False)[源代码]#

Pandas 扩展数组，用于 timedelta 数据。

警告

TimedeltaArray 目前处于实验阶段，其 API 可能会在没有任何警告的情况下发生更改。特别是，TimedeltaArray.dtype 预计将更改为 ExtensionDtype 子类的实例。

Parameters:

values类数组: timedelta 数据。
dtypenumpy.dtype: 目前只接受 numpy.dtype("timedelta64[ns]")。
freqOffset, 可选
copybool，默认 False: 是否复制底层数据数组。

Examples

>>> pd.arrays.TimedeltaArray._from_sequence(pd.TimedeltaIndex(['1h', '2h']))
<TimedeltaArray>
['0 days 01:00:00', '0 days 02:00:00']
Length: 2, dtype: timedelta64[ns]

Attributes

None

Methods

None

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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