如何从熊猫数据框的两个日期时间列中获取持续时间？答案

【问题标题】：How to get the time duration from two date-time columns of pandas dataframe?如何从熊猫数据框的两个日期时间列中获取持续时间？
【发布时间】：2018-08-28 21:59:36
【问题描述】：

我的 pandas 数据框中有两个日期时间列；我怎样才能找到以小时为单位的差异（数字）？

例如从 2018-07-30 19:03:04 至 2018-07-31 11:00:48 是 15.962 小时。当我减去两列时，我得到 15:57:43.430000，这是不希望的。

【问题讨论】：

请发布可重现的代码/数据。

标签： pandas datetime dataframe

【解决方案1】：

从timedelta 中取出几秒钟，然后将其除以60*60。除以 60 Seconds -> 1 Minute 和 60 Minutes -> 1 Hour 所以输出将以小时数为单位。

代码：

t1 = pd.to_datetime('2018-07-30 19:03:04')
t2 = pd.to_datetime('2018-07-31 11:00:48')
(t2-t1).seconds/(60*60)
15.962222222222222

当您减去它们时，您将获得 timedelta 表示的默认视图，其中首先显示天，然后显示小时，然后是分钟、秒和微秒。那就是你得到的15:57:44 值。

t2-t1
Timedelta('0 days 15:57:44')

15:57:44 的值被四舍五入，因为 t1 和 t2 在问题中没有微秒。

要在series 上使用此概念，您需要使用apply 方法，如下所示。 DateTime 列已生成并打乱。

代码：

dates = pd.date_range('2018-08-23 02:34:54','2018-08-24 00:00:00',periods=22).values
np.random.shuffle(dates)
df = pd.DataFrame(dates.reshape(11,2),columns=['t1','t2'])
df
                               t1                              t2
0   2018-08-23 21:57:36.571428608   2018-08-23 08:42:04.285714176
1   2018-08-23 07:40:52.571428608   2018-08-23 22:58:48.285714176
2   2018-08-23 16:51:38.000000000   2018-08-23 11:45:39.428571392
3   2018-08-24 00:00:00.000000000   2018-08-23 04:37:17.428571392
4   2018-08-23 10:44:27.714285824   2018-08-23 12:46:51.142857216
5   2018-08-23 06:39:40.857142784   2018-08-23 13:48:02.857142784
6   2018-08-23 15:50:26.285714176   2018-08-23 03:36:05.714285824
7   2018-08-23 02:34:54.000000000   2018-08-23 09:43:16.000000000
8   2018-08-23 05:38:29.142857216   2018-08-23 18:54:01.428571392
9   2018-08-23 14:49:14.571428608   2018-08-23 19:55:13.142857216
10  2018-08-23 20:56:24.857142784   2018-08-23 17:52:49.714285824

(df['t1']-df['t2']).apply(lambda x: x.seconds/(60*60))
0     13.258889
1      8.701111
2      5.099444
3     19.378333
4     21.960000
5     16.860556
6     12.238889
7     16.860556
8     10.740833
9     18.900278
10     3.059722
dtype: float64

更新： 比上面更快的方法：

(df['t1']-df['t2'])/np.timedelta64(1,'h')

【讨论】：

谢谢，但它给出了这个错误： AttributeError: 'Series' object has no attribute 'seconds' when I apply it on my dataframe column.
@P.J 请检查更新的解决方案以应用于系列。让我知道这是否适合您。
工作。感谢您的帮助。