取两个日期时间值或列的中位数

Question

对于下面的数据，我想取每行前两个时间戳的中间值或中间时间，然后减去第三个时间戳

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取两个时间戳的中间值或中间数据的最佳方法是什么？

预期的输出以分钟为单位是两个时间戳之差。

它是前两个时间戳减去第三个时间戳的中位数或平均值。

它是2018-12-21 23:31:24.615和2018-12-21 23:31:26.659的中间值或时间戳。

一旦我有了这个值，我就想减去2018-12-21 23:31:27.975的第三个时间戳。输出将表示分钟值。

Answer 1

假设df如下所示：

df = pd.DataFrame(data={'time1':['2018-12-21 23:31:24.615','2018-12-22 01:33:26.015'],'time2':['2018-12-21 23:31:26.659','2018-12-22 01:33:32.865'],'time3':['2018-12-21 23:31:27.975','2018-12-22 01:59:05.136']})

    time1                   time2                   time3
0   2018-12-21 23:31:24.615 2018-12-21 23:31:26.659 2018-12-21 23:31:27.975
1   2018-12-22 01:33:26.015 2018-12-22 01:33:32.865 2018-12-22 01:59:05.136

转换“to_datetime”

df[['time1','time2','time3']] = df[['time1','time2','time3']].apply(pd.to_datetime,errors='coerce')

创建一个具有前2列平均值的列：

my_list= []
for i in df.index:
    my_list.append(pd.to_datetime((df['time1'][i].value + df['time2'][i].value)/2.0))
df['avg'] = my_list

或者简单地说：

df['avg'] = [(pd.to_datetime((df['time1'][i].value + df['time2'][i].value)/2.0)) for i in df.index]

查找column3和avg的差异：

(df.time3-df.avg).astype('timedelta64[m]')

输出：

0     0.0
1    25.0
dtype: float64

附注:您必须将列time1、time2和time3替换为数据框架中的列名。