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python - 如何比较 CSV 文件的 2 列之间的时间增量？

问题描述

我有 2 行数据，如下所示（第 8 行和第 9 行）......

 2018-01-03T10:14:32.000Z
 2018-01-03T09:40:35.000Z
 2018-01-03T10:17:13.000Z
 2018-01-03T10:00:39.000Z
 2018-01-03T10:16:53.000Z
 2018-01-03T09:54:24.000Z
 2018-01-03T10:18:37.000Z
 2018-01-03T10:19:54.000Z
 2018-01-03T09:52:40.000Z
 2018-01-03T10:14:49.000Z
 2018-01-03T10:16:35.000Z

代码：

df = pd.read_csv('Plaku_City_Service_Requests_in_2018.csv', 
                 usecols = [8,9],
                 names = ['add', 'fix'])

df['delta'] = df['add'] - df['fix']

我收到错误

此 CSV 文件中有 330,000 个条目。我如何找到这两列之间的时间增量？

我将这两列存储在变量添加和修复中..无法弄清楚如何比较。

任何帮助都会很棒，谢谢！

标签： pythonpandasdatetimetimedelta

解决方案

将 CSV 中的两列读取到一个 DataFrame 中似乎是合适的，而不是两个单独的：

df = pd.read_csv('2018.csv', usecols=[8, 9], names=['add', 'fix'])

如果 Pandas 正确推断出您的数据类型是日期时间，那么查找增量很简单：

df['delta'] = df['add'] - df['fix']

但是，如果它们被推断为字符串，则需要在减法之前显式转换为 datetime 对象：

df['delta'] = pd.to_datetime(df['add']) - pd.to_datetime(df['time'])

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