如何有条件地计算Python pandas数据帧中的日期间隔？

要计算Python pandas数据帧中的日期间隔，可以使用pandas库中的timedelta函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期的数据帧
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-06', '2022-01-10']})

# 将日期列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 计算日期间隔
df['interval'] = df['date'].diff()

# 打印结果
print(df)

这段代码首先创建了一个包含日期的数据帧df，然后使用pd.to_datetime函数将日期列转换为日期类型。接下来，使用diff函数计算日期间隔，并将结果存储在新的列interval中。最后，打印出数据帧的内容，包括日期和对应的间隔。

这种方法可以用于计算相邻日期之间的间隔，如果需要计算其他类型的日期间隔，可以使用pd.DateOffset类来指定间隔单位，例如天、小时、分钟等。

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