如何计算两个 Pandas 列之间的时间差（仅以小时和分钟为单位）？

计算两个 Pandas 列之间的时间差（以小时和分钟为单位）

在数据分析中，经常需要计算两个日期或时间戳之间的时间差。 Pandas 是 Python 中流行的数据分析库，为此类计算提供了便捷的方法。但是，当时差超过 24 小时时，结果可能会包含天数。本文介绍如何将此结果转换为仅显示小时和分钟。

考虑以下包含两列（fromdate 和 todate）的示例数据框：

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)

计算两者之间的差异日期，我们可以使用 - 运算符：

df['diff'] = df['fromdate'] - df['todate']

此操作会生成 diff 列，其中包含 datetime.timedelta 对象。但是，这些对象可能包含天作为一个组成部分，如以下输出所示：

                    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

要将此结果转换为仅小时和分钟，我们可以使用带有 'timedelta64[ 的 astype() 方法h]' 参数：

(df.fr-df.to).astype('timedelta64[h]')

此代码会将时间差转换为小时，产生以下结果输出：

0    58
1     3
2     8
dtype: float64

通过应用此方法，我们可以获得两个日期或时间戳之间以小时和分钟为单位的时间差，无论差值是否超过 24 小时。

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