डेटाटाइम सूची

Question

औसत समय की समस्या का सबसे तेज़ समाधान ढूंढने के लिए औसत समय।

मुझे डेटाटाइम ऑब्जेक्ट्स की एक सूची मिली है। समय के औसत मूल्य (वर्ष, महीने, दिन को छोड़कर) खोजने की आवश्यकता है।

import datetime as dtm 
def avg_time(times): 
    avg = 0 
    for elem in times: 
     avg += elem.second + 60*elem.minute + 3600*elem.hour 
    avg /= len(times) 
    rez = str(avg/3600) + ' ' + str((avg%3600)/60) + ' ' + str(avg%60) 
    return dtm.datetime.strptime(rez, "%H %M %S") 

Answer 1

यहाँ मैं अब तक क्या मिला है इस समस्या से संपर्क करने के लिए यहां एक बेहतर तरीका है

जीन datetimes का एक नमूना दर

In [28]: i = date_range('20130101',periods=20000000,freq='s') 

In [29]: i 
Out[29]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> 
[2013-01-01 00:00:00, ..., 2013-08-20 11:33:19] 
Length: 20000000, Freq: S, Timezone: None 

औसत 20 मीटर बार

In [30]: %timeit pd.to_timedelta(int((i.hour*3600+i.minute*60+i.second).mean()),unit='s') 
1 loops, best of 3: 2.87 s per loop 

एक timedelta के रूप में परिणाम (ध्यान दें कि यह आवश्यकता है numpy 1.7 और to_timedelta भाग के लिए 0.13 पांडा, बहुत जल्द ही आ रहा है)

In [31]: pd.to_timedelta(int((i.hour*3600+i.minute*60+i.second).mean()),unit='s') 
Out[31]: 
0 11:59:12 
dtype: timedelta64[ns] 

सेकेंड में (यह पांडा 0.12, numpy> = 1.6) के लिए काम करेगा।

In [32]: int((i.hour*3600+i.minute*60+i.second).mean()) 
Out[32]: 43152 

Answer 2

आपको कम से कम एक जनरेटर अभिव्यक्ति के साथ sum() का उपयोग सेकंड की कुल संख्या बनाने के लिए होगा::

from datetime import datetime, date, time 

def avg_time(datetimes): 
    total = sum(dt.hour * 3600 + dt.minute * 60 + dt.second for dt in datetimes) 
    avg = total/len(datetimes) 
    minutes, seconds = divmod(int(avg), 60) 
    hours, minutes = divmod(minutes, 60) 
    return datetime.combine(date(1900, 1, 1), time(hours, minutes, seconds)) 

डेमो:

>>> from datetime import datetime, date, time, timedelta 
>>> def avg_time(datetimes): 
...  total = sum(dt.hour * 3600 + dt.minute * 60 + dt.second for dt in datetimes) 
...  avg = total/len(datetimes) 
...  minutes, seconds = divmod(int(avg), 60) 
...  hours, minutes = divmod(minutes, 60) 
...  return datetime.combine(date(1900, 1, 1), time(hours, minutes, seconds)) 
... 
>>> avg_time([datetime.now(), datetime.now() - timedelta(hours=12)]) 
datetime.datetime(1900, 1, 1, 7, 13) 

Answer 3

मैं इसकी तलाश कर रहा था, लेकिन फिर मैंने इसे खोज लिया। डेटाटाइम ऑब्जेक्ट की सूची का औसत प्राप्त करने का एक बहुत ही आसान तरीका।

import datetime 
    #from datetime.datetime import timestamp,fromtimestamp,strftime ----> You can use this as well to remove unnecessary datetime.datetime prefix :) 
    def easyAverage(datetimeList): ----> Func Declaration 
     sumOfTime=sum(map(datetime.datetime.timestamp,datetimeList)) 
     ''' 
     timestamp function changes the datetime object to a unix timestamp sort of a format. 
     So I have used here a map to just change all the datetime object into a unix time stamp form , added them using sum and store them into sum variable. 
     ''' 
     length=len(datetimeList) #----> Self Explanatory 

     averageTimeInTimeStampFormat=datetime.datetime.fromtimestamp(sumOfTime/length) 
     ''' 
     fromtimestamp function returns a datetime object from a unix timestamp. 
     ''' 

     timeInHumanReadableForm=datetime.datetime.strftime(averageTimeInTimeStampFormat,"%H:%M:%S") #----> strftime to change the datetime object to string. 
     return timeInHumanReadableForm 

या आप एक साधारण लाइन में यह सब कर सकते हैं:

avgTime=datetime.datetime.strftime(datetime.datetime.fromtimestamp(sum(map(datetime.datetime.timestamp,datetimeList))/len(datetimeList)),"%H:%M:%S") 

चीयर्स,