在数据帧python中查找时间戳之间的增量时出错

Question

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 gpxpyimport datetimeimport pandas as pdwith 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 = 1coords['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/timedeltaGPX 文件供参考： https ://github.com/stevenvandorpe/testdata/blob/master/gps_coordinates/gpx/my_run_001.gpxError1：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'

Answer 1

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