在不同的数据帧行之间减去已索引的python行

Question

我有一个索引数据帧（按类型索引，然后按日期），并希望在第一行的结束时间和下一行的开始时间之间执行减法（以小时为单位）：

type    date             start_time                  end_time       code
A      01/01/2018         01/01/2018 9:00       01/01/2018 14:00      525
       01/02/2018         01/02/2018 5:00       01/02/2018 17:00      524
       01/04/2018         01/04/2018 8:00       01/04/2018 10:00      528
B      01/01/2018         01/01/2018 5:00       01/01/2018 14:00      525
       01/04/2018         01/04/2018 2:00       01/04/2018 17:00      524
       01/05/2018         01/05/2018 7:00       01/05/2018 10:00      528

我想用一个新列['interval']得到结果表：

^{pr2}$

“间隔”列中的小时数

Answer 1

您可以将start_time和end_time转换为datetime格式，然后使用apply减去每组中前一行的end_time（使用groupby）。要转换为小时，请除以pd.Timedelta('1 hour')：

df['start_time'] = pd.to_datetime(df['start_time'])
df['end_time'] = pd.to_datetime(df['end_time'])

df['interval'] = (df.groupby(level=0,sort=False).apply(lambda x: x.start_time-x.end_time.shift(1)) / pd.Timedelta('1 hour')).values

>>> df
                         start_time            end_time    code    interval
type date                                                              
A    01/01/2018  2018-01-01 09:00:00  2018-01-01 14:00:00   525       NaN
     01/02/2018  2018-01-02 05:00:00  2018-01-02 17:00:00   524      15.0
     01/04/2018  2018-01-04 08:00:00  2018-01-04 10:00:00   528      39.0
B    01/01/2018  2018-01-01 05:00:00  2018-01-01 14:00:00   525       NaN
     01/04/2018  2018-01-04 02:00:00  2018-01-04 17:00:00   524      60.0
     01/05/2018  2018-01-05 07:00:00  2018-01-05 10:00:00   528      14.0