Вычислить разницу во времени между Pandas Показателями Dataframe

Ответ 1

Обратите внимание, что это использование numpy >= 1.7, для numpy < 1.7, см. Здесь преобразование: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html#time-deltas

Оригинальный фрейм с индексом datetime

In [196]: df
Out[196]: 
                     value
2012-03-16 23:50:00      1
2012-03-16 23:56:00      2
2012-03-17 00:08:00      3
2012-03-17 00:10:00      4
2012-03-17 00:12:00      5
2012-03-17 00:20:00      6
2012-03-20 00:43:00      7

In [199]: df.index
Out[199]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-03-16 23:50:00, ..., 2012-03-20 00:43:00]
Length: 7, Freq: None, Timezone: None

Вот timedelta64 того, что вы хотите

In [200]: df['tvalue'] = df.index

In [201]: df['delta'] = (df['tvalue']-df['tvalue'].shift()).fillna(0)

In [202]: df
Out[202]: 
                     value              tvalue            delta
2012-03-16 23:50:00      1 2012-03-16 23:50:00         00:00:00
2012-03-16 23:56:00      2 2012-03-16 23:56:00         00:06:00
2012-03-17 00:08:00      3 2012-03-17 00:08:00         00:12:00
2012-03-17 00:10:00      4 2012-03-17 00:10:00         00:02:00
2012-03-17 00:12:00      5 2012-03-17 00:12:00         00:02:00
2012-03-17 00:20:00      6 2012-03-17 00:20:00         00:08:00
2012-03-20 00:43:00      7 2012-03-20 00:43:00 3 days, 00:23:00

Вывод ответа, не обращая внимания на разницу в день (ваш последний день равен 3/20, до 3/17), на самом деле сложно.

In [204]: df['ans'] = df['delta'].apply(lambda x: x  / np.timedelta64(1,'m')).astype('int64') % (24*60)

In [205]: df
Out[205]: 
                     value              tvalue            delta  ans
2012-03-16 23:50:00      1 2012-03-16 23:50:00         00:00:00    0
2012-03-16 23:56:00      2 2012-03-16 23:56:00         00:06:00    6
2012-03-17 00:08:00      3 2012-03-17 00:08:00         00:12:00   12
2012-03-17 00:10:00      4 2012-03-17 00:10:00         00:02:00    2
2012-03-17 00:12:00      5 2012-03-17 00:12:00         00:02:00    2
2012-03-17 00:20:00      6 2012-03-17 00:20:00         00:08:00    8
2012-03-20 00:43:00      7 2012-03-20 00:43:00 3 days, 00:23:00   23

Ответ 2

Мы можем создать серию с индексом и значениями, равными индексным клавишам, используя to_series, а затем вычислить различия между последовательными строками, которые приведет к timedelta64[ns] dtype. Получив это, используя свойство .dt, мы можем получить доступ к атрибуту секунд временной части и, наконец, разделить каждый элемент на 60, чтобы получить его вывод в минутах (необязательно заполняя первое значение 0).

In [13]: df['deltaT'] = df.index.to_series().diff().dt.seconds.div(60, fill_value=0)
    ...: df                                 # use .astype(int) to obtain integer values
Out[13]: 
                     value  deltaT
time                              
2012-03-16 23:50:00      1     0.0
2012-03-16 23:56:00      2     6.0
2012-03-17 00:08:00      3    12.0
2012-03-17 00:10:00      4     2.0
2012-03-17 00:12:00      5     2.0
2012-03-17 00:20:00      6     8.0
2012-03-20 00:43:00      7    23.0

упрощения:

Когда мы выполняем diff:

In [8]: ser_diff = df.index.to_series().diff()

In [9]: ser_diff
Out[9]: 
time
2012-03-16 23:50:00               NaT
2012-03-16 23:56:00   0 days 00:06:00
2012-03-17 00:08:00   0 days 00:12:00
2012-03-17 00:10:00   0 days 00:02:00
2012-03-17 00:12:00   0 days 00:02:00
2012-03-17 00:20:00   0 days 00:08:00
2012-03-20 00:43:00   3 days 00:23:00
Name: time, dtype: timedelta64[ns]

Конверсия секунд от минут:

In [10]: ser_diff.dt.seconds.div(60, fill_value=0)
Out[10]: 
time
2012-03-16 23:50:00     0.0
2012-03-16 23:56:00     6.0
2012-03-17 00:08:00    12.0
2012-03-17 00:10:00     2.0
2012-03-17 00:12:00     2.0
2012-03-17 00:20:00     8.0
2012-03-20 00:43:00    23.0
Name: time, dtype: float64

Если вы хотите включить даже часть date, поскольку она была исключена ранее (учитывалась только часть времени), dt.total_seconds даст вам истекшую продолжительность в секундах, через которую минуты можно будет снова рассчитать делением.

In [12]: ser_diff.dt.total_seconds().div(60, fill_value=0)
Out[12]: 
time
2012-03-16 23:50:00       0.0
2012-03-16 23:56:00       6.0
2012-03-17 00:08:00      12.0
2012-03-17 00:10:00       2.0
2012-03-17 00:12:00       2.0
2012-03-17 00:20:00       8.0
2012-03-20 00:43:00    4343.0    # <-- number of minutes in 3 days 23 minutes
Name: time, dtype: float64