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如何计算每个begin和end的差异- Pandas Python

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beginend的差异。

下面是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
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                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beginend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beginend的差异,并将结果存储在新的diff列中。

Pandas是一个强大的数据分析库,广泛应用于数据处理和数据分析任务。它提供了丰富的功能和灵活的数据结构,使得数据处理变得简单高效。如果你想了解更多关于Pandas的信息,可以访问腾讯云的Pandas产品介绍页面

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