如何计算两个日期格式 Y/M/D h:m:s.ns 之间的差异

Question

我需要减去两个日期，格式为 YMD hh:mm:ss，但我一直未能得到结果，尽管我找到了许多接近我的任务的解决方案。 这是我到目前为止得到的：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx',header=0)
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])
df['Time']

import datetime as dt

df['Time'] = df['Time'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
df['Time']
#print(df['Time'])
s1 = df['Time'].head(1)
print(s1)
s2=df.iloc[-1,2]
print(s2)

format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'
startDateTime = dt.datetime.strptime(s1, format)
endDateTime = dt.datetime.strptime(s2, format)

diff = endDateTime - startDateTime

我试过 pd.to_datetime 来转换它，但我仍然收到这个错误：

TypeError: strptime() argument 1 must be str, not Series

你能帮我解决这个问题吗？ 谢谢！

Answer 1

如果将列转换为日期时间，则不需要其他对话，只需选择要标量的值并减去：

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])

startDateTime= df['Time'].iloc[0]
print(startDateTime)

#if 3rd column is filled by datetimes
endDateTime=df.iloc[-1,2]
print(endDateTime)

Answer 2

看起来您正在尝试使用 head() 函数检索 df['Time'] 系列的第一个元素，但该函数不起作用。 尝试：s1 = df['时间'][0]。

本质上，您将 Pandas 系列 (s1) 传递到需要字符串的 strptime 函数中。