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Python pandas:根据条件计算时间差

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

根据条件计算时间差可以通过pandas库中的datetime模块来实现。具体步骤如下：

导入pandas库和datetime模块：

import pandas as pd
from datetime import datetime

创建一个包含时间数据的DataFrame：

data = {'start_time': ['2022-01-01 10:00:00', '2022-01-02 12:00:00', '2022-01-03 09:30:00'],
        'end_time': ['2022-01-01 11:30:00', '2022-01-02 14:45:00', '2022-01-03 10:15:00']}
df = pd.DataFrame(data)

将时间数据转换为datetime类型：

df['start_time'] = pd.to_datetime(df['start_time'])
df['end_time'] = pd.to_datetime(df['end_time'])

计算时间差：

df['time_diff'] = df['end_time'] - df['start_time']

输出结果：

print(df)

输出结果如下：

           start_time            end_time       time_diff
0 2022-01-01 10:00:00 2022-01-01 11:30:00 0 days 01:30:00
1 2022-01-02 12:00:00 2022-01-02 14:45:00 0 days 02:45:00
2 2022-01-03 09:30:00 2022-01-03 10:15:00 0 days 00:45:00

在上述代码中，我们首先创建了一个包含起始时间和结束时间的DataFrame。然后，使用pd.to_datetime函数将时间数据转换为datetime类型。接下来，通过减法运算计算时间差，并将结果存储在新的列"time_diff"中。

对于时间差的计算，pandas会自动将时间差表示为Timedelta类型，可以通过访问Timedelta对象的属性来获取时间差的具体数值，例如days、hours、minutes等。

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python pandas 分布式计算 modin

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003.python科学计算库pandas(上)

---- loc import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # loc[i] 获取第i行的数据结果为字典 food_info.loc...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 返回一个DataFrame，其中包含索引3、4、5和6处的行 food_info.loc...---- tolist import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # # columns 获取所有的列名称组成的索引元组 print...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 它将算术运算符应用于两列中的第一个值，两列中的第二个值，依此类推 print(...---- max import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # Energ_Kcal列上的最大值 max_calories

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Python 输入时间字符串以分钟单位计算时间差

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005.python科学计算库pandas(下)

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