Pandas: 减去列中的日期，追加差异

Question

我想知道是否有任何方法可以 select 日期并将它们相互减去以获得差异。我将获得的差异不是几天，而是几小时和几分钟。

这个差异也会根据日期而变化，因为我想要每天的差异，开始和结束，减去...

下面是我正在使用的数据框：

                     OfficeTemp  OutdoorTemp  SolarDiffuseRate  
DateTime                                                         
2006-01-01 07:15:00   19.915275       0.8125             0.000   
2006-01-01 07:30:00   20.463506       0.8125             0.000   
2006-01-01 07:45:00   20.885112       0.8125             0.000   
2006-01-01 08:00:00   21.499246       0.8125             0.000   
2006-01-02 07:15:00   20.463326      11.5125             0.000   
2006-01-02 07:30:00   21.122635      11.5125             0.000   
2006-01-03 07:15:00   20.224612       6.9625             0.000   
2006-01-03 07:30:00   20.820027       6.9625             0.000   
2006-01-03 07:45:00   21.272505       6.9625             0.000   
2006-01-04 07:15:00   20.007434       3.0625             0.000   
2006-01-04 07:30:00   20.564662       3.0625             0.000   
2006-01-04 07:45:00   20.991727       3.0625             0.000   
2006-01-05 07:15:00   20.046861       8.0000             0.000   
2006-01-05 07:30:00   20.592663       8.0000             0.000   
2006-01-05 07:45:00   21.023338       8.0000             0.000   
2006-01-06 09:00:00   17.527457       3.8875            31.875   
2006-01-06 09:15:00   17.588175       4.7500            73.875   
2006-01-06 09:30:00   17.638827       4.7500            73.875

索引列是日期时间列，正如你所看到的，尽管它们都是在同一时间开始的，但每天的样本数量是不同的，所以时间差可能会有所不同。有的是45分钟，有的则差不多。

如何计算每天的差异并将其附加到差异列？

Answer 1

这个有效：

df['diff'] = df.groupby(df['DateTime'].dt.day) \
                        ['DateTime'] \
                        .transform(lambda x: (x.max()-x.min()).seconds/60)
print(df)

输出：

              DateTime  OfficeTemp  OutdoorTemp  SolarDiffuseRate  diff
0  2006-01-01 07:15:00    19915275       0.8125               0.0  45.0
1  2006-01-01 07:30:00    20463506       0.8125               0.0  45.0
2  2006-01-01 07:45:00    20885112       0.8125               0.0  45.0
3  2006-01-01 08:00:00    21499246       0.8125               0.0  45.0
4  2006-01-02 07:15:00    20463326  115125.0000               0.0  15.0
5  2006-01-02 07:30:00    21122635  115125.0000               0.0  15.0
6  2006-01-03 07:15:00    20224612   69625.0000               0.0  30.0
7  2006-01-03 07:30:00    20820027   69625.0000               0.0  30.0
8  2006-01-03 07:45:00    21272505   69625.0000               0.0  30.0
9  2006-01-04 07:15:00    20007434   30625.0000               0.0  30.0
10 2006-01-04 07:30:00    20564662   30625.0000               0.0  30.0
11 2006-01-04 07:45:00    20991727   30625.0000               0.0  30.0
12 2006-01-05 07:15:00    20046861   80000.0000               0.0  30.0
13 2006-01-05 07:30:00    20592663   80000.0000               0.0  30.0
14 2006-01-05 07:45:00    21023338   80000.0000               0.0  30.0
15 2006-01-06 09:00:00    17527457   38875.0000           31875.0  30.0
16 2006-01-06 09:15:00    17588175   47500.0000           73875.0  30.0
17 2006-01-06 09:30:00    17638827   47500.0000           73875.0  30.0

Pandas: 减去列中的日期，追加差异

Pandas: Subtracting dates in columns, appending the difference

python

datetime

date

pandas

difference