计算Pandas Dataframe 相对于第一个值的时间差

vcirk6k6 于 2023-03-11 发布在其他

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我有一个问题，看起来有点类似[这一个][1]，但我不知道如何修改那里给出的答案，以适应我的问题。
我有一个 Dataframe ，看起来像这样：

Date                   user
2012-12-05 09:30:00    0
2012-12-05 09:35:00    1
2012-12-05 09:40:00    2
2012-12-05 09:45:00    3
2012-12-05 09:50:00    4
2012-12-06 09:30:00    5
2012-12-06 09:35:00    6
2012-12-06 09:40:00    7
2012-12-06 09:45:00    8

我想计算用户1、2、3......和用户0之间的相对时间差。应将此值添加到第三列（最好以秒为单位）。因此，在此示例中，结果应为：

Date                   user     diff
2012-12-05 09:30:00    0        0
2012-12-05 09:35:00    1        300
2012-12-05 09:40:00    2        600
2012-12-05 09:45:00    3        900
2012-12-05 09:50:00    4        1200
2012-12-06 09:30:00    5        1500
2012-12-06 09:35:00    6        1800
2012-12-06 09:40:00    7        2100
2012-12-06 09:45:00    8        2400

我正在查看提供的答案，但我不认为我可以在这里使用group_by。我有点卡住了。[1]：Pandas - Calculating daily differences relative to earliest value

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75683849/compute-time-differences-in-pandas-dataframe-with-respect-to-first-value

2条答案

按热度按时间

7cwmlq891#

您可以减去最小值，并通过Series.dt.total_seconds将时间增量转换为秒：

df.Date = pd.to_datetime(df.Date)

df['diff'] = df.Date.sub(df.Date.min()).dt.total_seconds()
print (df)
                 Date  user     diff
0 2012-12-05 09:30:00     0      0.0
1 2012-12-05 09:35:00     1    300.0
2 2012-12-05 09:40:00     2    600.0
3 2012-12-05 09:45:00     3    900.0
4 2012-12-05 09:50:00     4   1200.0
5 2012-12-06 09:30:00     5  86400.0
6 2012-12-06 09:35:00     6  86700.0
7 2012-12-06 09:40:00     7  87000.0
8 2012-12-06 09:45:00     8  87300.0

赞(0）回复(0）举报 2023-03-11

lndjwyie2#

您可以对第一个值执行subtract操作，得到total_seconds：

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

df['diff'] = df['Date'].sub(df['Date'].iloc[0]).dt.total_seconds()

输出：

Date  user     diff
0 2012-12-05 09:30:00     0      0.0
1 2012-12-05 09:35:00     1    300.0
2 2012-12-05 09:40:00     2    600.0
3 2012-12-05 09:45:00     3    900.0
4 2012-12-05 09:50:00     4   1200.0
5 2012-12-06 09:30:00     5  86400.0
6 2012-12-06 09:35:00     6  86700.0
7 2012-12-06 09:40:00     7  87000.0
8 2012-12-06 09:45:00     8  87300.0

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