Python:将时间舍入到最接近的秒和分钟

我有一个 DataFrame有一列 Timestamp其中每个值都是自午夜以来的秒数，精度为纳秒。例如:

Timestamp 
34200.984537482 
34201.395432198 

等等。自午夜以来的 34200 秒是上午 9:30:00。

我想在我的 dataframe 中创建新条目一栏 Second和 Minute我在哪里绕过Timestamp到最接近的秒和分钟(前瞻性)。所以

Timestamp         Second           Minute 
34200.984537482   34201            34260 
34201.395432198   34202            34260  

我如何在 Python 中执行此操作？另外，我应该使用 Pandas 的 DateTimeIndex 吗？ ？计算时间后，我将计算每个时间戳之间的时间差，因此 DateTimeIndex 可能更合适。

请您参考如下方法:

有一个系列 round方法:

In [11]: df.Timestamp.round() 
Out[11]:  
0    34201 
1    34201 
Name: Timestamp, dtype: float64 
 
In [12]: df.Timestamp.round(1) 
Out[12]:  
0    34201.0 
1    34201.4 
Name: Timestamp, dtype: float64 
 
In [13]: df.Timestamp.round(-1) 
Out[13]:  
0    34200 
1    34200 
Name: Timestamp, dtype: float64 

我建议使用 datetime64 或 DatetimeIndex 而不是从午夜算起的秒数……保持时间很难。

获取正确日期时间列的一种简单方法:

In [21]: pd.Timestamp('2014-03-04') + df.Timestamp.apply(pd.offsets.Second) 
Out[21]:  
0   2014-03-04 09:30:00 
1   2014-03-04 09:30:01 
Name: Timestamp, dtype: datetime64[ns]