仅比较两个 datetime64 列的时间分量

Question

我试图减去或比较 仅 两个 datetime64 列的时间分量，但没有成功。我尝试使用带有异常块的 strftime 来捕获 NaT，但没有运气。任何帮助深表感谢。我附上了下面的 Python 代码。

Column A          Column B
1/1/1900 10:00      NaT
1/1/1900 10:30      NaT
1/1/1900 11:00      NaT
1/1/1900 9:00     2/6/2021 23:59
1/1/1900 11:00    2/6/2021 8:59
1/1/1900 9:30     2/6/2021 16:00

def convert(x):
    try:
        return x.strftime("%H:%M:%S")
    except ValueError:
        return x

df['B'].apply(convert)-df['A'].apply(convert)

我收到错误 TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NaTType' and 'str'

Answer 1

使用pd.to_datetime 将两列转换为pandas datetime。然后使用Series.dt.time 提取时间：

df['Column A'] = pd.to_datetime(df['Column A'])
df['Column B'] = pd.to_datetime(df['Column B'])

In [213]: (df['Column A'] - df['Column B']).dt.components
Out[213]: 
      days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0      NaN    NaN      NaN      NaN           NaN           NaN          NaN
1      NaN    NaN      NaN      NaN           NaN           NaN          NaN
2      NaN    NaN      NaN      NaN           NaN           NaN          NaN
3 -44232.0    9.0      1.0      0.0           0.0           0.0          0.0
4 -44231.0    2.0      1.0      0.0           0.0           0.0          0.0
5 -44232.0   17.0     30.0      0.0           0.0           0.0          0.0

从上面可以分别提取hours、minutes等：

In [215]: (df['Column A'] - df['Column B']).dt.components.hours
Out[215]: 
0     NaN
1     NaN
2     NaN
3     9.0
4     2.0
5    17.0
Name: hours, dtype: float64