以日期时间格式查找两列数据之间的单个时间跨度，可能使用 for 循环

Posted 2023-03-12

【中文标题】以日期时间格式查找两列数据之间的单个时间跨度，可能使用 for 循环

【英文标题】：Finding individual timespans between two columns of data in datetime format, possibly using for loop

【发布时间】：2020-07-20 01:02:15

【问题描述】：

我是 Python 和一般编码的新手，我在编写一个 for 循环时遇到了问题，正如讲师所建议的那样，以查找动力装置的关闭和重新启动时间之间经过的时间。

我设法通过形成一个数据框来隔离我感兴趣的列：

oilSubData4 = pd.DataFrame(oilData[['Shutdown Date/Time', 'Restart Date/Time']])

我还设法将列转换为日期时间格式并删除了 NaT 行：

oilSubData4['Shutdown Date/Time'] = pd.to_datetime(oilSubData4['Shutdown Date/Time'])
oilSubData4['Restart Date/Time'] = pd.to_datetime(oilSubData4['Restart Date/Time'])
oilShutdownTime = oilSubData4.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

这一切最终形成了这个 image of the data I wish to find the individual timespans of

正是在这一点上，我努力寻找一种方法来找到每行数据的每次重启时间/日期和关机时间/日期之间的时间差。我对 for 循环没有经验，也不确定如何开始。

我的尝试如下：

for x in oilShutdownTime:
oilShutdownTime['time_diff'][x+1] = oilShutdownTime['Restart Date/Time'][x+1] - oilShutdownTime['Restart Date/Time'][x]

并显示以下错误：

---

TypeError Traceback（最近一次调用最后一次） 在 1 for x in oilShutdownTime： ----> 2 oilShutdownTime['time_diff'][x+1] = oilShutdownTime['重启日期/时间'][x+1] - oilShutdownTime['重启日期/时间'][x]

TypeError: 只能将 str（不是“int”）连接到 str

如果可能，请告知如何解决此问题。我知道我的代码可能完全不准确，因此感谢您的帮助，谢谢！

【参考方案1】：

你的 for 循环让我很困惑。我不确定你想做什么。

让我们从您的示例中获取第一行：

"Shutdown Date/Time","Restart Date/Time"
2010-01-08 23:41:00,2010-01-13 09:17:00

您希望该行的结果为4 days 09:36:00 吗？这就是我理解你的问题的方式。在这种情况下，请尝试以下操作：

>>> oilShutdownTime['Restart Date/Time'] - oilShutdownTime['Shutdown Date/Time']

0   4 days 09:36:00
1   0 days 01:00:00
2   0 days 00:00:40
3   0 days 12:10:00
4   1 days 10:03:15
dtype: timedelta64[ns]

注意：只有第一行是真实数据，我没有输入您图片中的所有日期..

此时可能不需要循环。 Pandas 可以在内部以比您自己使用 for 循环更有效的方式处理按列计算。