您可以将其转换为具有天精度的timedelta。要提取天的整数值，您可以将其除以一天的timedelta。

>>> x = np.timedelta64(2069211000000000, 'ns')
>>> days = x.astype('timedelta64[D]')
>>> days / np.timedelta64(1, 'D')
23

或者，正如@PhillipCloud建议的那样，只需days.astype(int)，因为timedelta只是一个64位整数，根据传入的第二个参数（'D'、'ns'...），可以用不同的方式进行解释。
您可以在here中找到更多关于它的信息。

使用dt.days获取整数形式的days属性。
例如：

In [14]: s = pd.Series(pd.timedelta_range(start='1 days', end='12 days', freq='3000T'))

In [15]: s
Out[15]: 
0    1 days 00:00:00
1    3 days 02:00:00
2    5 days 04:00:00
3    7 days 06:00:00
4    9 days 08:00:00
5   11 days 10:00:00
dtype: timedelta64[ns]

In [16]: s.dt.days
Out[16]: 
0     1
1     3
2     5
3     7
4     9
5    11
dtype: int64

更一般地说-您可以使用.components属性来存取timedelta的简化形式。

In [17]: s.dt.components
Out[17]: 
   days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0     1      0        0        0             0             0            0
1     3      2        0        0             0             0            0
2     5      4        0        0             0             0            0
3     7      6        0        0             0             0            0
4     9      8        0        0             0             0            0
5    11     10        0        0             0             0            0

现在，要获取hours属性：

In [23]: s.dt.components.hours
Out[23]: 
0     0
1     2
2     4
3     6
4     8
5    10
Name: hours, dtype: int64

假设有一个时间增量序列：

import pandas as pd
from datetime import datetime
z = pd.DataFrame({'a':[datetime.strptime('20150101', '%Y%m%d')],'b':[datetime.strptime('20140601', '%Y%m%d')]})

td_series = (z['a'] - z['b'])

转换这个timedelta列或序列的一种方法是将其转换为一个Timedelta对象（panda 0.15.0+），然后从该对象中提取日期：

td_series.astype(pd.Timedelta).apply(lambda l: l.days)

另一种方法是将序列转换为以天为单位的timedelta64，然后将其转换为int：

td_series.astype('timedelta64[D]').astype(int)

首先，使用以下公式转换panda日期时间中的日期时间列：

## Convert time in pandas date time
df['Start'] = pd.to_datetime(df['Start'], errors='coerce')

完成后，使用以下命令减去两个日期：

df["Duration_after subtraction"] = (df['End_Time'] - df['Start_Time']   / np.timedelta64(1, 'm')

要转换为小时，请使用'h'而不是'm'