python - 如何使用python计算数据框中特定行值之间的时间差？

Question

df 如下所示:

Time                    A 

2019-05-18 01:15:28     7
2019-05-18 01:28:11     7
2019-05-18 01:36:36     12
2019-05-18 01:39:47     12
2019-05-18 01:53:32     12
2019-05-18 02:05:37     7

我了解如何计算连续行时间差。但是我想计算 A 中的值是 7 到 12 时的时间差。

预期输出:

Time                    A   Time_difference

2019-05-18 01:15:28     7   0
2019-05-18 01:28:11     7   0
2019-05-18 01:36:36     12  00:21:08
2019-05-18 01:39:47     12  0
2019-05-18 01:53:32     12  0
2019-05-18 02:05:37     12  0

Answer 1

您可以使用 loc 隔离数据框中的任何值。返回的是一个系列，它可以像列表一样被索引。使用 [0] 获取系列中的第一次出现。

times = [
    '2019-05-18 01:15:28',
    '2019-05-18 01:28:11',
    '2019-05-18 01:36:36',
    '2019-05-18 01:39:47',
    '2019-05-18 01:53:32',
    '2019-05-18 02:05:37'
]

a = [9, 7, 7, 5, 12, 12]

df = pd.DataFrame({'times':times, 'a':a})
df.times = pd.to_datetime(df['times'])
pd.Timedelta(df.loc[df.a == 12, 'times'].values[0] - df.loc[df.a == 7, 'times'].values[0])

Timedelta('0 days 00:25:21')

或者为了可读性，我们可以将代码拆分开，然后对新变量进行计算:

times = [
    '2019-05-18 01:15:28',
    '2019-05-18 01:28:11',
    '2019-05-18 01:36:36',
    '2019-05-18 01:39:47',
    '2019-05-18 01:53:32',
    '2019-05-18 02:05:37'
]

a = [9, 7, 7, 5, 12, 12]

df = pd.DataFrame({'times':times, 'a':a})
df.times = pd.to_datetime(df['times'])
end = df.loc[df.a == 12, 'times'].values[0]
start = df.loc[df.a == 7, 'times'].values[0]
pd.Timedelta(end - start)

Timedelta('0 days 00:25:21')