Pandas中两列之间的时间差

Question

如何计算两个列之间的时间差并将其转换为分钟？

         Date Time Ordered Time Delivered
0  1/11/19   9:25:00 am    10:58:00 am
1  1/11/19  10:16:00 am    11:13:00 am
2  1/11/19  10:25:00 am    10:45:00 am
3  1/11/19  10:45:00 am    11:12:00 am
4  1/11/19  11:11:00 am    11:47:00 am

我想要通过计算 Time_delivered - Time_ordered 来得到配送所需的分钟数。

df.time_ordered = pd.to_datetime(df.time_ordered)

这不会输出正确的时间，而是会添加今天的日期和时间。

- zaddyn00b

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请以文本形式发布数据，而不是图片。如果是一张图片，没有人能够将其复制到 Python 中。此外，在您的图片中，您的列名为“Time Ordered”，但在您的代码中，您暗示它是“time_ordered”... - Dan

pd.to_datetime(df.["Date"] + df["Time Ordered"]) 会给你什么结果？ - Dan

这个回答解决了您的问题吗？ 计算Pandas DataFrame两列之间的时间差（以小时和分钟为单位） - Trenton McKinney

Answer 1

将两个时间列转换为datetime格式，获取差值，通过Series.dt.total_seconds方法将差值转换为秒数，再除以60转换为分钟：

df['diff'] = (pd.to_datetime(df.time_ordered, format='%I:%M:%S %p')
                .sub(pd.to_datetime(df.time_delivered, format='%I:%M:%S %p'))
                .dt.total_seconds()
                .div(60))

- jezrael

Answer 2

尝试使用to_datetime()

df = pd.DataFrame([['9:25:00 AM','10:58:00 AM']],
                  columns=['time1', 'time2'])

print(pd.to_datetime(df.time2)-pd.to_datetime(df.time1))

输出：

01:33:00

- davidbilla

Answer 3

另一种方法是使用np.timedelta64

print(df)
     Date Time Ordered Time Delivered
0  1/11/19   9:25:00 am    10:58:00 am
1  1/11/19  10:16:00 am    11:13:00 am
2  1/11/19  10:25:00 am    10:45:00 am
3  1/11/19  10:45:00 am    11:12:00 am
4  1/11/19  11:11:00 am    11:47:00 am

   df['mins'] =  (
    pd.to_datetime(df["Date"] + " " + df["Time Delivered"])
    - pd.to_datetime(df["Date"] + " " + df["Time Ordered"])
) / np.timedelta64(1, "m")

输出

print(df)
   Date     Time Ordered   Time Delivered mins
0  1/11/19   9:25:00 am    10:58:00 am  93.0
1  1/11/19  10:16:00 am    11:13:00 am  57.0
2  1/11/19  10:25:00 am    10:45:00 am  20.0
3  1/11/19  10:45:00 am    11:12:00 am  27.0
4  1/11/19  11:11:00 am    11:47:00 am  36.0

- Umar.H