我的熊猫数据框由“ timeStamp”列组成,其元素的类型为datetime.datetime.我试图获取此列的两个连续行之间的差异,以获取花费的时间(以秒为单位).我使用以下代码.
df["Time"] = df["timeStamp"].diff(0).dt.total_seconds()
通常它可以正常工作,但是,即使不是这种情况,在很多情况下,由于该操作,我仍然得到0.0.
产生0.0的示例值：
import pandas as pd
import datetime
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'S.No.': [1, 2, 3, 4], 'ABC': [datetime.datetime(2019,2,25,11,49,50), datetime.datetime(2019,2,25,11,50,0),datetime.datetime(2019,2,25,11,50,7),datetime.datetime(2019,2,25,11,50,12)]})
df["Time"] = df["ABC"].diff(0).dt.seconds
print df
注意：使用python2.7
解决方法:
尝试这个：
print(df["timestamp"].diff().fillna(0).dt.seconds)
0 0
1 10
2 7
3 5
df['difference']=df["timestamp"].diff().fillna(0).dt.seconds
print(df)
timestamp difference
0 2019-02-25 11:49:50 0
1 2019-02-25 11:50:00 10
2 2019-02-25 11:50:07 7
3 2019-02-25 11:50:12 5
