python - 计算 DataFrame Pandas 中 'times' 行之间的差异

Question

我的 DataFrame 在表单中:

       TimeWeek   TimeSat  TimeHoli
0      6:40:00   8:00:00   8:00:00
1      6:45:00   8:05:00   8:05:00
2      6:50:00   8:09:00   8:10:00
3      6:55:00   8:11:00   8:14:00
4      6:58:00   8:13:00   8:17:00
5      7:40:00   8:15:00   8:21:00

我需要找出 TimeWeek 、 TimeSat 和 TimeHoli 中每一行之间的时间差，输出必须是

TimeWeekDiff   TimeSatDiff  TimeHoliDiff
00:05:00          00:05:00       00:05:00
00:05:00          00:04:00       00:05:00
00:05:00          00:02:00       00:04:00  
00:03:00          00:02:00       00:03:00
00:02:00          00:02:00       00:04:00 

我尝试使用 (d['TimeWeek']-df['TimeWeek'].shift().fillna(0) ，它抛出一个错误:

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

可能是因为列中存在“:”。我该如何解决这个问题？

Answer 1

看起来会抛出错误，因为数据是字符串形式而不是时间戳。首先将它们转换为时间戳:

df2 = df.apply(lambda x: [pd.Timestamp(ts) for ts in x])

默认情况下它们将包含今天的日期，但是一旦您区分时间(希望您不必担心不同日期的 23:55 和 00:05 不同)，这应该无关紧要。

转换后，只需区分 DataFrame:

>>> df2 - df2.shift()
   TimeWeek  TimeSat  TimeHoli
0       NaT      NaT       NaT
1  00:05:00 00:05:00  00:05:00
2  00:05:00 00:04:00  00:05:00
3  00:05:00 00:02:00  00:04:00
4  00:03:00 00:02:00  00:03:00
5  00:42:00 00:02:00  00:04:00

根据您的需要，您可以只取第 1+ 行(忽略 NaT):

(df2 - df2.shift()).iloc[1:, :]

或者您可以用零填充 NaT:

(df2 - df2.shift()).fillna(0)