Python Dataframe计算具有不同TimeStamp的行之间的TimeDifference

Question

我想确定Python Pandas DataFrame中不同行之间的增量时间。几行可以有相同的时间戳。然后，增量时间应该是指最后一个不同的时间。

例如：

   row-Number | timestamp  | expected DeltaTime
       0      |     0      |         0
       1      |    13      |         13
       2      |    13      |         13
       3      |    25      |         12
       4      |    25      |         12    
       5      |    25      |         12   

我使用的是：

df['delta_time_diff'] = (df['timestamp'] - df['timestamp'].shift()).fillna(0)

但是，我只能参考最后一行，它可能不会给我提供所需的值。对于长DataFrames，使用for循环的计算太耗时。

任何帮助都将不胜感激。提前谢谢。

Answer 1

这里有一种方法：

s = df['timestamp'].eq(df.timestamp.shift())
df['expected DeltaTime'] = df['timestamp'].diff().mask(s).ffill()

输出(第一个时间戳不同，可以通过fillna修复)：

   row-Number  timestamp  expected DeltaTime
0           0          0                 NaN
1           1         13                13.0
2           2         13                13.0
3           3         25                12.0
4           4         25                12.0
5           5         25                12.0