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python - 在数据帧python中查找时间戳之间的增量时出错

问题描述

我正在尝试提取数据框中存在的时间戳数据，并找到时间间隔之间的时间差（以秒为单位）。使用这个时间差，我想计算某个物体的速度（速度 = 距离/时间）。
但是，我在这个时间差计算中遇到了很多错误，我无法直接考虑 Delta 值。有人可以帮我弄清楚我的实施中有什么问题或遗漏吗？
谢谢！

import gpxpy
import datetime
import pandas as pd

with open('test3.gpx') as fh:
    gpx_file = gpxpy.parse(fh)
    segment = gpx_file.tracks[0].segments[0]
    coords = pd.DataFrame([
    { 'time': p.time} for p in segment.points])

dist1 = 1
coords['timestamp'] = [datetime.datetime.time(d) for d in coords['time']]
timedelta = [datetime.datetime.combine(datetime.date.today(), coords.timestamp[i + 1]) - datetime.datetime.combine(datetime.date.today(), coords.timestamp[i]) for i in range(len(coords.time)-1)]
speed = dist1/timedelta

GPX 文件供参考： https ://github.com/stevenvandorpe/testdata/blob/master/gps_coordinates/gpx/my_run_001.gpx

Error1：
这是因为分母是 datetime.timedelta 类型。

 TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'int' and 'list'

Error2：
我也尝试将列表元素转换为整数，但它不允许直接转换日期时间列表元素

tdelta1 = [int(x) for x in timedelta]
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'datetime.timedelta'

标签： pythonpandastimetimestamp

解决方案

我建议使用内置于 numpy并受 Pandas 支持的日期时间数据类型，例如：

import gpxpy
import pandas as pd

with open('my_run_001.gpx') as fd:
    gpx_file = gpxpy.parse(fd)
    segment = gpx_file.tracks[0].segments[0]

    times = pd.Series([p.time for p in segment.points], name='time')

从您的文件中读取值，然后您可以通过以下方式轻松区分并转换为第二个间隔：

import numpy as np

dt = np.diff(times.values) / np.timedelta64(1, 's')
speed = 1 / dt

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