python – 计算pandas datetime列的累积持续时间

概述假设我有以下pandas数据帧 df = pd.DataFrame ({'time': ['2014-05-01 18:47:05', '2014-05-01 18:47:06', '2014-05-02 18:47:08', '2014-05-02 18:47:10', '2014-05-02 18:47:11']})df['time'] = pd.to_datetime(df['time'] 假设我有以下pandas数据帧

df = pd.DataFrame ({'time': ['2014-05-01 18:47:05','2014-05-01 18:47:06','2014-05-02 18:47:08','2014-05-02 18:47:10','2014-05-02 18:47:11']})df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

这给出了以下数据帧

time0 2014-05-01 18:47:051 2014-05-01 18:47:062 2014-05-02 18:47:083 2014-05-02 18:47:104 2014-05-02 18:47:11

我想添加另一列,以秒为单位计算时间列的持续时间,如下所示

time                   duration0 2014-05-01 18:47:05          01 2014-05-01 18:47:06          1 2 2014-05-02 18:47:08          3 3 2014-05-02 18:47:10          54 2014-05-02 18:47:11          6

显然,我可以做一些循环并手动改变,但我怀疑这不是一个pythonic方式.大熊猫中是否有任何可以简化此过程的功能？

解决方法 这将获得以秒为单位的总差异(即计算日期差异)：

df['duration'] = pd.to_timedelta(                     df['time'] - df['time'][0]                   ).astype('timedelta64[s]')

总结

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