如何在 Pandas 中減去日期和時間？

Question

我有來自 Pandas 的數據，這是 CSV 文件的內容：

Date                Inbound     Outbound
17/10/2019 12:35    5.49E+02    3.95E+03 
17/10/2019 12:40    2.06E+02    3.17E+03 
17/10/2019 12:45    2.06E+02    3.17E+03 
17/10/2019 12:50    2.06E+02    3.17E+03 
17/10/2019 12:55    2.06E+02    3.17E+03 
17/10/2019 13:00    2.06E+02    3.17E+03
....

我的目標是將Date列從時間戳轉換為以分鍾為單位的時間段，這應該會導致如下所示：

    Date        Inbound     Outbound
    0           5.49E+02    3.95E+03 
    5           2.06E+02    3.17E+03 
    10          2.06E+02    3.17E+03 
    15          2.06E+02    3.17E+03 
    20          2.06E+02    3.17E+03 
    25          2.06E+02    3.17E+03

Answer 1

您可以使用減去第一個時間戳來計算差異，然后獲取total_seconds()並轉換為分鍾：

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

df['Date'] = (df.Date.sub(df.Date.iloc[0])
   .dt.total_seconds().div(60).astype(int)
)

Output：

   Date  Inbound  Outbound
0     0    549.0    3950.0
1     5    206.0    3170.0
2    10    206.0    3170.0
3    15    206.0    3170.0
4    20    206.0    3170.0
5    25    206.0    3170.0

Answer 2

import pandas as pd

data = [
"17/10/2019 12:35",  
"17/10/2019 12:40",  
"17/10/2019 12:45", 
"17/10/2019 12:50",  
"17/10/2019 12:55",  
"17/10/2019 13:00",
    ]

columns = ["Date"]

df = pd.DataFrame(data, columns = columns)
# Because the values came in frm a CSV, they are not datetime objects. 
# Convert the column to datetime ojects
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
subtractdate = df["Date"].iloc[0]
df["Diff"] = df["Date"].apply(lambda x: x - subtractdate)    
print(df)

編輯：

要獲取分鍾，請執行以下操作...

df["Diff"] = df["Date"].apply(lambda x: (x - subtractdate).seconds/60)

(x - 減日期) 返回一個timedelta 。 它沒有“分鍾”選項，但有幾秒鍾。 這將以float格式返回（即5.0 、 10.0 ）

要將其作為字符串獲取，請執行以下操作：

df["Diff"] = df["Date"].apply(lambda x: str( (x - subtractdate).seconds/60  ) ) 

並將其作為 int 獲取：

df["Diff"] = df["Date"].apply(lambda x: int( (x - subtractdate).seconds/60  ) ) 

int將是 "5, 10, 15" 格式。