>>> from env_helper import info; info()
页面更新时间： 2023-12-16 21:47:26
运行环境：
Linux发行版本: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
操作系统内核: Linux-6.1.0-15-amd64-x86_64-with-glibc2.36
Python版本: 3.11.2
8.2. Pandas时间差（Timedelta）¶
时间差(Timedelta)是时间上的差异，以不同的单位来表示。例如：日，小时，分钟，秒。 它们可以是正值，也可以是负值。 可以使用各种参数创建Timedelta对象，如下所示 -
8.2.1. 字符串¶
通过传递字符串，可以创建一个timedelta对象。参考以下示例代码 -
>>> import pandas as pd
>>> pd.Timedelta('2 days 2 hours 15 minutes 30 seconds')
Timedelta('2 days 02:15:30')
8.2.2. 整数¶
通过传递一个整数值与指定单位，这样的一个参数也可以用来创建Timedelta对象。
>>> pd.Timedelta(6,unit='h')
Timedelta('0 days 06:00:00')
8.2.3. 数据偏移¶
例如 - 周，天，小时，分钟，秒，毫秒，微秒，纳秒的数据偏移也可用于构建。
>>> pd.Timedelta(days=2)
Timedelta('2 days 00:00:00')
8.2.4. 运算操作¶
可以在Series/DataFrames上执行运算操作，并通过在datetime64 [ns]系列或在时间戳上减法操作来构造timedelta64 [ns]系列。参考以下示例代码 -
>>> s = pd.Series(pd.date_range('2012-1-1', periods=3, freq='D'))
>>> td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ])
>>> df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))
>>> df
| A | B | |
|---|---|---|
| 0 | 2012-01-01 | 0 days |
| 1 | 2012-01-02 | 1 days |
| 2 | 2012-01-03 | 2 days |
8.2.5. 相加操作¶
>>> s = pd.Series(pd.date_range('2018-1-1', periods=3, freq='D'))
>>> td = pd.Series([ pd.Timedelta(days=i) for i in range(3) ])
>>> df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))
>>> df['C']=df['A']+df['B']
>>> df
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 0 | 2018-01-01 | 0 days | 2018-01-01 |
| 1 | 2018-01-02 | 1 days | 2018-01-03 |
| 2 | 2018-01-03 | 2 days | 2018-01-05 |
8.2.6. 相减操作¶
>>> df = pd.DataFrame(dict(A = s, B = td))
>>> df['C']=df['A']+df['B']
>>> df['D']=df['C']-df['B']
>>> df
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 2018-01-01 | 0 days | 2018-01-01 | 2018-01-01 |
| 1 | 2018-01-02 | 1 days | 2018-01-03 | 2018-01-02 |
| 2 | 2018-01-03 | 2 days | 2018-01-05 | 2018-01-03 |