python - 根据匹配前两个字符查找两列之间的分钟差异

Question

我有这个数据框，我试图找到 Date1 和 Date2 之间的分钟差异(如果前两个字符相同)并为此创建一个列。例如，第一行，22 = 22，然后找到 20:27:45 和 20:52:03 之间的差异

         Date1     Date2        ID     City
0   22 20:27:45   22 20:52:03   76    Denver
1   02 20:16:28   02 20:49:02   45    Austin
2   15 19:35:09   15 20:52:44   233   Chicago
3   30 19:47:53   30 20:18:01   35    Detroit
4   09 19:01:52   09 19:45:26   342   New York City

这是我迄今为止尝试过的:

(pd.to_datetime(data['Date1'].str[3:]).dt.minute - pd.to_datetime(data['Date2'].str[3:]).dt.minute)

这工作正常，但我想在此处添加该条件。我尝试创建一个函数:

def f(data):
    if data['Date1'][:3] == data['Date2'][:3]:
        return pd.to_datetime(data['Date1'][3:]).dt.minute - pd.to_datetime(data['Date2'][3:]).dt.minute 

出现错误:

AttributeError: ("'Timestamp' object has no attribute 'dt'", 'occurred at index 0')

我知道将 pd.to_datetime 添加到系列对象中是没有意义的，但如何将其转换为时间戳并找出以分钟为单位的差异？

Answer 1

假设您的日期列当前是字符串，您可以解析全天的小时:分钟:秒字符串，然后根据时间戳的日期属性进行应用

我更改了其中一个值的日期，以演示如果日期不相等会发生什么

def diff_func(x):
    date_1 = pd.to_datetime(x.Date1, format='%d %H:%M:%S')
    date_2 = pd.to_datetime(x.Date2, format='%d %H:%M:%S')
    if date_1.day == date_2.day:
        return (date_2-date_1).seconds / 60
    else:
        return None

df['minute_difference'] = df.apply(diff_func, axis=1)



         Date1        Date2  minute_difference
0  22 20:27:45  22 20:52:03          24.300000
1  03 20:16:28  02 20:49:02                NaN
2  15 19:35:09  15 20:52:44          77.583333
3  30 19:47:53  30 20:18:01          30.133333
4  09 19:01:52  09 19:45:26          43.566667