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计算pandas数据帧中两个cols之间的时间差(秒)

计算pandas数据帧中两个cols之间的时间差(秒)可以使用以下步骤:

  1. 首先,确保两个cols的数据类型是datetime类型。如果不是,可以使用pd.to_datetime()函数将其转换为datetime类型。
  2. 使用df['col2'] - df['col1']来计算两个cols之间的时间差。这将返回一个Series对象,其中包含时间差的结果。
  3. 如果需要将时间差转换为秒数,可以使用dt.total_seconds()函数将时间差转换为秒数。例如,df['time_diff'] = (df['col2'] - df['col1']).dt.total_seconds()

下面是一个完整的示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'col1': ['2022-01-01 12:00:00', '2022-01-01 12:30:00', '2022-01-01 13:00:00'],
        'col2': ['2022-01-01 12:05:00', '2022-01-01 12:40:00', '2022-01-01 13:10:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将cols转换为datetime类型
df['col1'] = pd.to_datetime(df['col1'])
df['col2'] = pd.to_datetime(df['col2'])

# 计算时间差(秒)
df['time_diff'] = (df['col2'] - df['col1']).dt.total_seconds()

# 打印结果
print(df)

这将输出以下结果:

代码语言:txt
复制
                 col1                col2  time_diff
0 2022-01-01 12:00:00 2022-01-01 12:05:00      300.0
1 2022-01-01 12:30:00 2022-01-01 12:40:00      600.0
2 2022-01-01 13:00:00 2022-01-01 13:10:00      600.0

在这个示例中,我们创建了一个包含两个datetime类型cols的数据帧。然后,我们计算了这两个cols之间的时间差,并将结果存储在一个新的列time_diff中。最后,我们打印了整个数据帧的内容。

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