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Pandas:列之间的差异
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<p>我有数据帧</p> <pre><code> site1 time1 site2 time2 site3 time3 site4 time4 site5 time5 ... time6 site7 time7 site8 time8 site9 time9 site10 time10 target session_id 21669 56 2013-01-12 08:05:57 55.0 2013-01-12 08:05:57 NaN NaT NaN NaT NaN NaT ... NaT NaN NaT NaN NaT NaN NaT NaN NaT 0 54843 56 2013-01-12 08:37:23 55.0 2013-01-12 08:37:23 56.0 2013-01-12 09:07:07 55.0 2013-01-12 09:07:09 NaN NaT ... NaT NaN NaT NaN NaT NaN NaT NaN NaT 0 77292 946 2013-01-12 08:50:13 946.0 2013-01-12 08:50:14 951.0 2013-01-12 08:50:15 946.0 2013-01-12 08:50:15 946.0 2013-01-12 08:50:16 ... 2013-01-12 08:50:16 948.0 2013-01-12 08:50:16 784.0 2013-01-12 08:50:16 949.0 2013-01-12 08:50:17 946.0 2013-01-12 08:50:17 0 </code></pre> <p>我需要计算最后一次和第一次之间的差异。在</p> <p>期望输出(转换为秒)</p> ^{pr2}$ <p>我可以对每一对进行合并</p> <pre><code>df['diff1'] = df['time1'] - df['time2'] ... </code></pre> <p>但是有什么方法可以更快地完成吗?在</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>在dataframe上使用<code>.ffill()</code>和<code>time</code>列:</p> <pre><code>df['diff1'] = df.filter(like='time').ffill(axis = 1).time10 - df.time1 </code></pre>
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