计算两个时间范围之间的时间相交答案

【问题标题】：calculate time intersect between 2 time ranges计算两个时间范围之间的时间相交
【发布时间】：2022-02-08 21:30:05
【问题描述】：

我有一个时间范围的 pandas 数据集，我想为每个日期计算 (FROM_TIME - TO_TIME) 和 (23:00 - 07:00) 范围之间的时间重叠（以分钟为单位）

   DATE     FROM_TIME   TO_TIME
2015-01-01    2354       0408
2015-01-02    0200       0741
2015-01-03    1800       0811
2015-01-04    0015       0756
2015-01-05    0024       0259

例如，在第一个日期重叠为 254m（4h 和 14m），第二个为 300m（5h）。预期的输出是：

   DATE     FROM_TIME   TO_TIME  intersection
2015-01-01    2354       0408       254.0
2015-01-02    0200       0741       300.0 
2015-01-03    1800       0811       480.0
2015-01-04    0015       0756       405.0
2015-01-05    0024       0259       155.0

我尝试了以下方法：

sample = {'Date': ['2015-01-01', '2015-01-02', '2015-01-03', '2015-01-04', '2015-01-05'], 
          'FROM_TIME':['2354', '0200', '1800', '0015', '0024'], 
          'TO_TIME':['0408', '0741', '0811', '0756', '0259']}

dftest = pd.DataFrame.from_dict(sample)
    
def get_intersection(x):
    
    a=pd.to_datetime(x['FROM_TIME'],format='%H%M',errors='coerce')
    b=pd.to_datetime(x['TO_TIME'],format='%H%M',errors='coerce')
    
    c=pd.to_datetime("2300",format='%H%M')
    d=pd.to_datetime("0700",format='%H%M')
    
    latest_start = max(a, c)
    earliest_end = min(b, d)
    delta = pd.Timedelta(earliest_end - latest_start).seconds/60

    overlap = max(0, delta)
    return overlap

dftest['intersection']=dftest.apply(get_intersection, axis=1)
dftest

    Date      FROM_TIME  TO_TIME  intersection
  2015-01-01    2354      0408      254.0
  2015-01-02    0200      0741      480.0
  2015-01-03    1800      0811      480.0
  2015-01-04    0015      0756      480.0
  2015-01-05    0024      0259      239.0

但是输出不正确。我知道这是因为 max 和 min 函数在某些情况下会返回错误的时间，但是如何在 python 中计算交集？

编辑

我把函数改成了

def get_intersection(x):
    
    departure_time=pd.to_datetime(x['DEPARTURE_TIME'],format='%H%M',errors='coerce')
    arrival_time=pd.to_datetime(x['ARRIVAL_TIME'],format='%H%M',errors='coerce')
    
    upper_time=pd.to_datetime("2300",format='%H%M')
    lower_time=pd.to_datetime("0700",format='%H%M')
    
    if departure_time > arrival_time:
        latest_start = max(departure_time, upper_time)
        earliest_end = min(arrival_time, lower_time)
    else:
        if departure_time > lower_time:
            latest_start = lower_time
            earliest_end = lower_time
        else:
            latest_start = min(departure_time, upper_time)
            earliest_end = min(arrival_time, lower_time)
        
   
    delta = (earliest_end - latest_start).seconds/60
    print(f'departure_time = {departure_time}, arrival_time = {arrival_time}\nlatest_start = {latest_start}, earliest_end ={earliest_end}, delta = {delta}')
    overlap = max(0, delta)
    return overlap

并且似乎可以计算出我想要的结果，尽管在我想要工作的数据集上非常慢，因为它有数百万或行。

【问题讨论】：

FROM_TIME 和 TO_TIME 的值是字符串吗？
是的，它们是字符串。
你能提供（正确的）预期输出吗？时间总是在同一天吗？您想要绝对差异还是可以是负数？
我提供了预期的输出。时间是同一天。我想要绝对的差异。
2300 和 0700 没有互换？

标签： python pandas time python-datetime

【解决方案1】：

假设您想要 from 和 to 之间的差异以及我们总是在 from 之后的差异，您可以转换为 datetime 并计算差异。如果是负数，则增加一天。然后转换为秒并除以 60 得到分钟。

s = (pd.to_datetime(dftest['TO_TIME'], format='%H%M')
     -pd.to_datetime(dftest['FROM_TIME'], format='%H%M'))

dftest['intersection'] = s.mask(s.lt('0d'), pd.to_timedelta('1d')+s).dt.total_seconds()//60

输出：

         Date FROM_TIME TO_TIME  intersection
0  2015-01-01      2354    0408         254.0
1  2015-01-02      0200    0741         341.0
2  2015-01-03      1800    0811         851.0
3  2015-01-04      0015    0756         461.0
4  2015-01-05      0024    0259         155.0

【讨论】：