두 Pandas DataFrame 열 사이의 시차(시간 및 분)를 효율적으로 계산하려면 어떻게 해야 합니까?

두 Pandas 열 사이의 시간 차이를 시와 분 단위로 계산

DataFrame에서 두 날짜 열 사이의 시간 차이를 확인하는 것은 다음과 같은 경우에 유용할 수 있습니다. 다양한 응용 프로그램. 그러나 빼기 연산자를 사용하는 표준 접근 방식에서는 날짜가 포함된 datetime.timedelta 개체가 생성됩니다. 이를 시간과 분으로 변환하려면 as_type 메서드를 활용할 수 있습니다.

DataFrame에 fromdate 및 todate는 각각 시작 시간과 종료 시간을 나타냅니다. 빼기 연산자를 사용하여 다음과 같이 시차를 얻습니다.

import pandas as pd

data = {'todate': [pd.Timestamp('2014-01-24 13:03:12.050000'), pd.Timestamp('2014-01-27 11:57:18.240000'), pd.Timestamp('2014-01-23 10:07:47.660000')],
        'fromdate': [pd.Timestamp('2014-01-26 23:41:21.870000'), pd.Timestamp('2014-01-27 15:38:22.540000'), pd.Timestamp('2014-01-23 18:50:41.420000')]}

df = pd.DataFrame(data)
df['diff'] = df['fromdate'] - df['todate']

일을 포함하는 다음과 같은 출력이 제공됩니다.

                    todate                 fromdate                    diff
0 2014-01-24 13:03:12.050  2014-01-26 23:41:21.870  2 days 10:38:09.820000
1 2014-01-27 11:57:18.240  2014-01-27 15:38:22.540  0 days 03:41:04.300000
2 2014-01-23 10:07:47.660  2014-01-23 18:50:41.420  0 days 08:42:53.760000

시차를 시간으로 변환하려면 분,

as_type 메소드를 사용하여 datetime.timedelta 객체를 timedelta64 특정 측정 단위가 있는 객체:

df['diff_hours'] = df['diff'].astype('timedelta64[h]')

이 결과는 다음과 같습니다.

                    todate                 fromdate                  diff  diff_hours
0 2014-01-24 13:03:12.050  2014-01-26 23:41:21.870  2 days 10:38:09.820  58
1 2014-01-27 11:57:18.240  2014-01-27 15:38:22.540  0 days 03:41:04.300   3
2 2014-01-23 10:07:47.660  2014-01-23 18:50:41.420  0 days 08:42:53.760   8

보시다시피

diff_hours 이제 열에 두 날짜 간의 시차가 시간 단위로 포함됩니다.

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