在Pandas中,可以使用pd.to_datetime()
函数将日期字符串转换为日期时间对象,并使用df['end'] - df['begin']
计算每个begin
和end
的差异。
下面是一个完整的示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'begin': ['2022-01-01 10:00:00', '2022-01-02 12:00:00', '2022-01-03 15:00:00'],
'end': ['2022-01-01 12:00:00', '2022-01-02 14:00:00', '2022-01-03 17:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将日期字符串转换为日期时间对象
df['begin'] = pd.to_datetime(df['begin'])
df['end'] = pd.to_datetime(df['end'])
# 计算差异
df['diff'] = df['end'] - df['begin']
# 打印结果
print(df)
输出结果如下:
begin end diff
0 2022-01-01 10:00:00 2022-01-01 12:00:00 0 days 02:00:00
1 2022-01-02 12:00:00 2022-01-02 14:00:00 0 days 02:00:00
2 2022-01-03 15:00:00 2022-01-03 17:00:00 0 days 02:00:00
在这个示例中,我们首先使用pd.to_datetime()
函数将begin
和end
列的日期字符串转换为日期时间对象。然后,我们使用df['end'] - df['begin']
计算每个begin
和end
的差异,并将结果存储在新的diff
列中。
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