计算不同日期之间的时间差答案

【问题标题】：calculate time difference between different days计算不同日期之间的时间差
【发布时间】：2020-02-14 01:32:29
【问题描述】：

我目前正在编写用于分析应用使用统计数据的代码。数据集如下所示。

date         idx   AppName    EventType         EventTime 
2019-10-01  15835  clock    ACTIVITIY_RESUMED   15:30:02
2019-10-01  15836  clock    ACTIVITIY_PAUSED    15:30:15
2019-10-01  15837  gallery  ACTIVITY_RESUMED    15:31:42
.
. 

2019-10-02  16133  clock    ACTIVITY_RESUMED    16:40:30

对于每个应用程序的使用，我编码如下，这很好用。但是，这给出了涵盖数天的总体使用时间。我想计算每天的使用次数。提前致谢！

    app_names = df.AppName.unique()
    app_names = df.AppName.value_counts()
    app_usage_time = {}

for app in app_names: #
    app_resumed = False
    app_period = 0
    app_tmp_start = None
    for i, (index, data) in enumerate(df.iterrows()):
        if data.AppName == app: 
            if data.EventType == 'ACTIVITIY_RESUMED': 
                app_resumed = True
                app_tmp_start = data.datetime.timestamp()
            if (data.EventType == 'ACTIVITIY_PAUSED') and (app_tmp_start is not None):
                app_resumed = False
                app_period += data.datetime.timestamp() - app_tmp_start
                app_tmp_start = None

    app_usage_time[app] = app_period

【问题讨论】：

你能分享一下你需要的输出吗？
目前我的输出给出了例如 Instagram：204.0（秒），这是两天所用时间的总和。我想单独看看它，例如，像这样的东西。 10-01 Instagram：xx（秒），10-02 Instagram：xx（秒）
要做到这一点，我想我应该对 datetime 库做点什么，但这似乎很复杂。

标签： python python-3.x pandas dataframe datetime

【解决方案1】：

您可以对datetime 对象使用加法和减法，如here 和here 所示。

对于逐日评估，您可能必须先按日期拆分列表，然后计算所有单个活动的总和，每个活动由结束时间和开始时间的差值给出。

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【讨论】：