Durchschnittliche Zeit für Datetime-Liste

Question

Auf der Suche nach der schnellsten Lösung des Zeitmittelungsproblems.

Ich habe eine Liste von Datetime-Objekten. Müssen den Durchschnittswert der Zeit finden (außer Jahr, Monat, Tag). Hier ist, was ich habe, so weit:

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

Hier ist eine bessere Möglichkeit, dieses Problem anzugehen

Gene bewerten eine Probe von Datetimes

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 

avg 20m mal

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 

Das Ergebnis als Timedelta (beachten Sie, dass diese numpy 1,7 und Pandas 0,13 für den to_timedelta Teil erfordert, kommt sehr bald)

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] 

In Sekunden (dies wird für Pandas 0.12, numpy> = 1.6) funktionieren.

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

Answer 2

Sie würden mindestens sum() mit einem Generator Ausdruck verwenden, um die Gesamtzahl von Sekunden zu erstellen:

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)) 

Demo:

>>> 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

Ich war auf der Suche nach dem gleichen, aber dann entdeckte ich dies. Eine sehr einfache Möglichkeit, den Durchschnitt der Datetime-Objektliste zu ermitteln.

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 

Oder Sie können in einer einfachen Linie all dies tun:

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

Cheers,