python - 如何从开始时间中减去每次

Question

我有一个数据框“user1”，大约有 100000 行，其中一些条目如下:

    user                    timestamp        x          y          z       class   
0      0x11      2018-04-10 12:37:51.252     -0.86      6.51        1.28        walk
1      0x11      2018-04-10 12:37:51.252     -3.16      9.52        2.98        walk
2      0x11      2018-04-10 12:37:51.324     -3.31      8.94        2.24        walk 

我想要当前时间和开始时间之间的差值，而不是完整时间，即假设第三行中的时间戳是2018-04-10 12:37:51.252。我想将其更改为 (2018-04-10 12:37:51.252 - 2018-04-10 12:37:51.324 = 0.72 秒)。如何用 Pandas 做到这一点。所有其他列条目应保持原样。

Answer 1

第一步是确保您的日期时间列是日期时间，

import numpy as np 
import pandas as pd
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

接下来，我们使用 transform 获取每个用户最早的时间戳记录

transform的好处是可以在不修改索引的情况下使用groupby方法，非常方便。

ts = df.groupby(['user'])['timestamp'].transform('min')

然后以秒为单位返回增量以匹配您的目标输出。

df['timedelta'] = (df['timestamp'] - ts) / np.timedelta64(1,'s')

print(df)

   user               timestamp     x     y     z class  timedelta
0  0x11 2018-04-10 12:37:51.252 -0.86  6.51  1.28  walk      0.000
1  0x11 2018-04-10 12:37:51.252 -3.16  9.52  2.98  walk      0.000
2  0x11 2018-04-10 12:37:51.324 -3.31  8.94  2.24  walk      0.072