已解决：pandas Timedelta 到 postgres

在数据分析领域，处理时间序列数据是一个至关重要的方面。 为此目的最常用的库之一是 Python 编程语言中的 **pandas**。 处理时间序列数据时的一个常见任务是将不同事件之间的时间差转换为标准格式。 这就是 pandas Timedelta 派上用场的地方。 然而，在使用像 PostgreSQL 这样的数据库时，存储这些时间增量可能有点棘手。 在本文中，我们将讨论如何将 pandas Timedelta 转换为可以存储在 PostgreSQL 中的格式，并在保持其正确表示的同时检索它。

问题的解决方案

这个问题的解决方案涉及使用 pandas 和 psycopg2 库，它们分别广泛用于数据操作和 PostgreSQL 数据库管理。 psycopg2 库支持处理时间增量，使用 PostgreSQL 中的“interval”数据类型。 我们将利用此功能将我们的 pandas Timedelta 存储到 PostgreSQL 中，并以正确的格式检索它。

首先，让我们导入必要的库并建立与 PostgreSQL 数据库的连接。

import pandas as pd
import psycopg2

conn = psycopg2.connect(database="your_database",
                        user="your_user",
                        password="your_password",
                        host="your_host",
                        port="your_port")

pandas Timedelta 和 PostgreSQL 间隔

pandas Timedelta 是一种以一致且可读的方式表达时差的强大工具。 在 pandas 中创建和操作 timedelta 对象很容易，但是当涉及到将它们存储在 PostgreSQL 数据库中时，我们需要将它们转换为适当的格式。

PostgreSQL 提供 `interval` 数据类型来存储时间间隔。 这种数据类型可以表示各种粒度的时间跨度，例如天、小时、分钟和秒。 为了将 pandas Timedelta 存储在 PostgreSQL 数据库中，我们需要将其转换为 PostgreSQL 间隔。

让我们创建一个带有 Timedelta 列的示例 pandas DataFrame：

data = {'event_name': ['start', 'end'],
        'time': [pd.Timestamp('2021-01-01'), pd.Timestamp('2021-01-03')]}
df = pd.DataFrame(data)
df['difference'] = df['time'].diff()
print(df)

现在让我们创建一个函数来将此数据插入我们的 PostgreSQL 数据库并将 Timedelta 数据转换为 PostgreSQL 兼容的间隔。

def insert_data(event_name, time, difference, conn):
    query = """
    INSERT INTO timedeltas (event_name, time, difference)
    VALUES (%s, %s, %s)
    """
    with conn.cursor() as cur:
        cur.execute(query, (event_name, time, difference))
    conn.commit()

使用这个函数，我们可以将我们的 pandas DataFrame 数据插入到 PostgreSQL 数据库中：

for _, row in df.iterrows():
    event_name, time, difference = row['event_name'], row['time'], row['difference']
    insert_data(event_name, time, difference, conn)

从 PostgreSQL 检索时间增量

一旦 pandas Timedelta 数据作为间隔存储在 PostgreSQL 中，我们就可以轻松地检索它们并在读取数据时将它们转换回 pandas Timedeltas。

让我们创建一个函数来从我们的 PostgreSQL 表中获取数据：

def fetch_data(conn):
    query = "SELECT event_name, time, difference FROM timedeltas"
    data = pd.read_sql(query, conn)
    data['difference'] = pd.to_timedelta(data['difference'])
    return data

使用此函数，我们可以从 PostgreSQL 数据库中获取并打印数据：

result = fetch_data(conn)
print(result)

从 PostgreSQL 获取的数据现在将其 Timedeltas 正确表示为 pandas Timedeltas。

总之，将 pandas Timedelta 转换为适合 PostgreSQL 存储的格式并以其原始形式检索它是一个简单的过程。 通过利用强大的 pandas 和 psycopg2 库，我们可以轻松处理时间序列数据并在我们的数据分析和数据库存储中保持其正确的表示。

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