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Asked: 2024-10-24 19:01:38 +0800 CST

Equivalente de pandas.Series.dt.ceil em polares

  • 772

Estou tentando arredondar o registro de data e hora para os próximos minutos em polares.

Por exemplo:

  • 2023-01-01 10:05:00deveria ficar2023-01-01 10:05:00
  • 2023-01-01 10:05:01deveria ser2023-01-01 10:06:00

Isso funciona em pandas com teto:

import polars as pl
import datetime

df = pl.DataFrame(
    {'timestamp' :[
        datetime.datetime(2023, 1, 1, 10, 5, 0),
        datetime.datetime(2023, 1, 1, 10, 5, 30),
        datetime.datetime(2023, 1, 1, 10, 6, 0),
        datetime.datetime(2023, 1, 1, 10, 6, 1),
    ]
    }
)
carimbo de data/hora
2023-01-01T10:05:00.000000
2023-01-01T10:05:30.000000
2023-01-01T10:06:00.000000
2023-01-01T10:06:01.000000 
df['timestamp'].to_pandas().dt.ceil('1min')
carimbo de data/hora
2023-01-01T10:05:00.000000
2023-01-01T10:06:00.000000
2023-01-01T10:06:00.000000
2023-01-01T10:07:00.000000

A única maneira que encontrei em polares é a seguinte:

df.with_columns(
    pl.when(pl.col('timestamp').dt.truncate('1m') == pl.col('timestamp'))
    .then(pl.col('timestamp'))
    .otherwise(pl.col('timestamp').dt.truncate('1m') + datetime.timedelta(minutes=1))
)
timestamp

1 respostas

  1. Best Answer

    você pode usar polars-xdtpara isso

    instalação:

    pip install polars-xdt

    uso:

    import polars_xdt as xdt

df.with_columns(timestamp_ceil = xdt.ceil('timestamp', '1m'))

    shape: (4, 2)
┌─────────────────────┬─────────────────────┐
│ timestamp           ┆ timestamp_ceil      │
│ ---                 ┆ ---                 │
│ datetime[μs]        ┆ datetime[μs]        │
╞═════════════════════╪═════════════════════╡
│ 2023-01-01 10:05:00 ┆ 2023-01-01 10:05:00 │
│ 2023-01-01 10:05:30 ┆ 2023-01-01 10:06:00 │
│ 2023-01-01 10:06:00 ┆ 2023-01-01 10:06:00 │
│ 2023-01-01 10:06:01 ┆ 2023-01-01 10:07:00 │
└─────────────────────┴─────────────────────┘
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