你可以使用以下方法将pandas DataFrame中的timedelta列转换成整数列。
方法1：将Timedelta转换为整数（日）
df['days'] = df['timedelta_column'].dt.days
方法2：将Timedelta转换为整数（小时）
df['hours'] = df['timedelta_column'] / pd.Timedelta(hours=1)
方法3：将Timedelta转换为整数（分钟）
df['minutes'] = df['timedelta_column'] / pd.Timedelta(minutes=1)
下面的例子展示了如何在实践中用以下pandas DataFrame使用每种方法：
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'promotion': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'start': ['2021-10-04 13:29:00', '2021-10-07 12:30:00',
'2021-10-15 04:20:00', '2021-10-18 15:45:03'],
'end': ['2021-10-08 11:29:06', '2021-10-15 10:30:07',
'2021-10-29 05:50:15', '2021-10-22 15:40:03']})
#convert start date and end date columns to datetime
df['start'] = pd.to_datetime(df['start'])
df['end'] = pd.to_datetime(df['end'])
#create new column that contains timedelta between start and end
df['duration'] = df['end'] - df['start']
#view DataFrame
print(df)
promotion start end duration
0 A 2021-10-04 13:29:00 2021-10-08 11:29:06 3 days 22:00:06
1 B 2021-10-07 12:30:00 2021-10-15 10:30:07 7 days 22:00:07
2 C 2021-10-15 04:20:00 2021-10-29 05:50:15 14 days 01:30:15
3 D 2021-10-18 15:45:03 2021-10-22 15:40:03 3 days 23:55:00
例1：将Timedelta转换为整数（日）
下面的代码展示了如何创建一个名为days的新列，将持续时间列中的timedelta转换为一个整数值，代表timedelta列的天数：
#create new column that converts timedelta into integer number of days
df['days'] = df['duration'].dt.days
#view updated DataFrame
print(df)
promotion start end duration days
0 A 2021-10-04 13:29:00 2021-10-08 11:29:06 3 days 22:00:06 3
1 B 2021-10-07 12:30:00 2021-10-15 10:30:07 7 days 22:00:07 7
2 C 2021-10-15 04:20:00 2021-10-29 05:50:15 14 days 01:30:15 14
3 D 2021-10-18 15:45:03 2021-10-22 15:40:03 3 days 23:55:00 3
我们可以使用dtype 来检查这个新列的数据类型：
#check data type
df.days.dtype
dtype('int64')
新列是一个整数。
例2：将Timedelta转换为整数（小时）
下面的代码显示了如何创建一个名为hours 的新列，将持续时间列中的timedelta转换为一个数字值，代表timedelta列中的总时数：
#create new column that converts timedelta into total number of hours
df['hours'] = df['duration'] / pd.Timedelta(hours=1)
#view updated DataFrame
print(df)
promotion start end duration hours
0 A 2021-10-04 13:29:00 2021-10-08 11:29:06 3 days 22:00:06 94.001667
1 B 2021-10-07 12:30:00 2021-10-15 10:30:07 7 days 22:00:07 190.001944
2 C 2021-10-15 04:20:00 2021-10-29 05:50:15 14 days 01:30:15 337.504167
3 D 2021-10-18 15:45:03 2021-10-22 15:40:03 3 days 23:55:00 95.916667
我们可以使用dtype 来检查这个新列的数据类型：
#check data type
df.hours.dtype
dtype('float64')
新列是一个浮点数。
例3：将Timedelta转换为整数(分钟)
下面的代码显示了如何创建一个名为minutes 的新列，将持续时间列中的timedelta转换为一个数字值，代表timedelta列中的总分钟数：
#create new column that converts timedelta into total number of minutes
df['minutes'] = df['duration'] / pd.Timedelta(minutes=1)
#view updated DataFrame
print(df)
promotion start end duration minutes
0 A 2021-10-04 13:29:00 2021-10-08 11:29:06 3 days 22:00:06 5640.100000
1 B 2021-10-07 12:30:00 2021-10-15 10:30:07 7 days 22:00:07 11400.116667
2 C 2021-10-15 04:20:00 2021-10-29 05:50:15 14 days 01:30:15 20250.250000
3 D 2021-10-18 15:45:03 2021-10-22 15:40:03 3 days 23:55:00 5755.000000
我们可以使用dtype 来检查这个新列的数据类型：
#check data type
df.minutes.dtype
dtype('float64')
新列是一个float。
其他资源
下面的教程解释了如何在pandas中执行其他常见任务：
如何在Pandas中把列转换成DateTime
如何在Pandas中把Datetime转换成Date
如何在Pandas中从Date中提取月份
