如何计算条目之间的时间差？答案

【问题标题】：How to compute the time difference between entries?如何计算条目之间的时间差？
【发布时间】：2018-10-16 12:15:45
【问题描述】：

假设我有以下 Pandas DataFrame。我想计算自上次观察每个ip 以来的时间（以秒为单位）。请注意，数据不一定是有序的。

dict = {'ip':[123, 326, 123, 326], 'hour': [14, 12, 12, 1], 'minute': [54, 23, 41, 8], 'second': [45, 29, 19, 33]}

df = pd.DataFrame(dict, columns = dict.keys())

       ip  hour  minute  second
0  123    14      54      45
1  326    12      23      29
2  123    12      41      19
3  326     1       8      33

例如，我想在第一个条目上添加一列，说明当 ip 123 第二次被捕获时，以秒为单位的 (14:54:45 - 12:41:19) 有自上次出现在数据集中以来已过去。

我正在尝试使用groupby，但没有成功。有什么想法吗？

提前致谢！！！

【问题讨论】：

看这里（“divmod 答案”）：stackoverflow.com/questions/1345827/…

标签： python pandas datetime pandas-groupby

【解决方案1】：

您可以使用 to_datetime 将您的小时、分钟、秒列转换为日期时间，然后我们 groupby 并得到不同的 (diff)

df['Time']=pd.to_datetime(df.iloc[:,1:].astype(str).apply(''.join,1),format='%H%M%S')

df['Yourneed']=df.groupby('ip').Time.diff().dt.total_seconds()
df
    ip  hour  minute  second                Time  Yourneed
0  123    14      54      45 1900-01-01 14:54:45       NaN
1  326    12      23      29 1900-01-01 12:23:29       NaN
2  123    12      41      19 1900-01-01 12:41:19   -8006.0
3  326     1       8      33 1900-01-01 18:03:03   20374.0

【讨论】：

【解决方案2】：

您与 groupby 关系密切。创建适当的日期时间列可能是缺少的部分：

from datetime import datetime
import pandas

def row_to_date(row):
    today = datetime.today()
    return datetime(
        today.year,
        today.month,
        today.day,
        row['hour'],
        row['minute'],
        row['second']
    )


data = {
    'ip':[123, 326, 123, 326],
    'hour': [14, 12, 12, 1],
    'minute': [54, 23, 41, 8],
    'second': [45, 29, 19, 33]
}


df = (
    pandas.DataFrame(data)
        .assign(date=lambda df: df.apply(row_to_date, axis=1))
        .groupby(by=['ip'])
        .apply(lambda g: g.diff()['date'].dt.total_seconds())
        .dropna()
        .to_frame('elapsed_seconds')
        .reset_index(level=1, drop=True)
)
df

所以我得到：

     elapsed_seconds
ip                  
123          -8006.0
326         -40496.0

【讨论】：