python - 如何仅减去 2 个 Pandas 列中的时间(不包括日期)？

Question

查找有关此信息的时间很糟糕。我每天都在跟踪几个完成时间，以根据目标完成时间来衡量它们。

我正在将完成日期和时间读入 Pandas 数据框中，并使用 df.map 映射完成时间字典以在数据框中创建“目标时间”列。

样本数据:

Date                  Process
1/2/2020 10:20:00 AM  Test 1
1/2/2020 10:25:00 AM  Test 2
1/3/2020 10:15:00 AM  Test 1
1/3/2020 10:00:00 AM  Test 2

使用 df.map() 创建一个包含目标时间的列:

goalmap={
    'Test 1':dt.datetime.strptime('10:15', '%H:%M'),
    'Test 2':dt.datetime.strptime('10:30', '%H:%M')}
df['Goal Time']=df['Process'].map(goalmap)

然后我试图创建一个新的“Delta”列，以分钟为单位计算两者之间的时间差。我遇到的大多数问题都与数据类型有关。我让它通过使用 pd.to_datetime 转换第一列(日期)来计算时差，但是因为我的“目标时间”列不存储日期，它计算了一个巨大的增量(回到 1900 年)。我也试过解析日期时间列中的时间无济于事。

仅计算时间戳之间差异的最佳方法是什么？

Answer 1

我推荐 timedelta在 datetime :

goalmap={
    'Test 1': pd.to_timedelta('10:15:00'),
    'Test 2': pd.to_timedelta('10:30:00') }
df['Goal Time']=df['Process'].map(goalmap)

df['Goal_Timestamp'] = df['Date'].dt.normalize() + df['Goal Time']

df['Meet_Goal'] = df['Date'] <= df['Goal_Timestamp']

输出:

                 Date Process Goal Time      Goal_Timestamp  Meet_Goal
0 2020-01-02 10:20:00  Test 1  10:15:00 2020-01-02 10:15:00      False
1 2020-01-02 10:25:00  Test 2  10:30:00 2020-01-02 10:30:00       True
2 2020-01-03 10:15:00  Test 1  10:15:00 2020-01-03 10:15:00       True
3 2020-01-03 10:00:00  Test 2  10:30:00 2020-01-03 10:30:00       True