


Bagaimana untuk Mengira Perbezaan Masa dalam Jam dan Minit Antara Dua Lajur Panda?
Kira Perbezaan Masa Antara Dua Lajur Panda dalam Jam dan Minit
Apabila bekerja dengan data berasaskan masa dalam Panda, selalunya perlu untuk mengira perbezaan antara dua lajur tarikh atau masa tarikh. Secara lalai, pengiraan ini mengembalikan objek datetime.timedelta yang merangkumi hari, jam, minit dan saat. Walau bagaimanapun, dalam senario tertentu, anda mungkin hanya mahu memaparkan jam dan minit.
Untuk mencapai matlamat ini, kami boleh memanfaatkan kaedah as_type yang disediakan oleh Pandas. Begini caranya:
import pandas as pd import numpy as np # Create a DataFrame with 'todate' and 'fromdate' columns data = {'todate': pd.to_datetime(['2014-01-24 13:03:12.050000', '2014-01-27 11:57:18.240000', '2014-01-23 10:07:47.660000']), 'fromdate': pd.to_datetime(['2014-01-26 23:41:21.870000', '2014-01-27 15:38:22.540000', '2014-01-23 18:50:41.420000'])} df = pd.DataFrame(data) # Calculate the difference between 'todate' and 'fromdate' df['diff'] = df['fromdate'] - df['todate'] # Convert the 'diff' column to hours and minutes df['diff'] = df['diff'].astype(np.timedelta64, copy=False)
Dengan menukar lajur beza kepada objek timedelta64 dengan ketepatan jam, kami mengabaikan komponen hari dan hanya mengekalkan jam dan minit.
Output:
todate fromdate diff 0 2014-01-24 13:03:12.050 2014-01-26 23:41:21.870 58 hours 0 minutes 1 2014-01-27 11:57:18.240 2014-01-27 15:38:22.540 3 hours 41 minutes 2 2014-01-23 10:07:47.660 2014-01-23 18:50:41.420 8 hours 42 minutes
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengira Perbezaan Masa dalam Jam dan Minit Antara Dua Lajur Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.