by Anonymous » 19 Feb 2025, 18:39
Ich habe zwei Spalten, Fromdate und verordnet , in einem Datenrahmen.
Code: Select all
import pandas as pd
data = {'todate': [pd.Timestamp('2014-01-24 13:03:12.050000'), pd.Timestamp('2014-01-27 11:57:18.240000'), pd.Timestamp('2014-01-23 10:07:47.660000')],
'fromdate': [pd.Timestamp('2014-01-26 23:41:21.870000'), pd.Timestamp('2014-01-27 15:38:22.540000'), pd.Timestamp('2014-01-23 18:50:41.420000')]}
df = pd.DataFrame(data)
Ich füge eine neue Spalte hinzu, Diff , um den Unterschied zwischen den beiden Daten mit
Code: Select all
df['diff'] = df['fromdate'] - df['todate']
Ich erhalte die Spalte von Diff , enthält jedoch Tage , wenn es mehr als 24 Stunden gibt.
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todate fromdate diff
0 2014-01-24 13:03:12.050 2014-01-26 23:41:21.870 2 days 10:38:09.820000
1 2014-01-27 11:57:18.240 2014-01-27 15:38:22.540 0 days 03:41:04.300000
2 2014-01-23 10:07:47.660 2014-01-23 18:50:41.420 0 days 08:42:53.760000
Wie konvert ich meine Ergebnisse in nur Stunden und Minuten (d. H. Tage werden in Stunden umgewandelt)?
Ich habe zwei Spalten, Fromdate und verordnet , in einem Datenrahmen.[code]import pandas as pd
data = {'todate': [pd.Timestamp('2014-01-24 13:03:12.050000'), pd.Timestamp('2014-01-27 11:57:18.240000'), pd.Timestamp('2014-01-23 10:07:47.660000')],
'fromdate': [pd.Timestamp('2014-01-26 23:41:21.870000'), pd.Timestamp('2014-01-27 15:38:22.540000'), pd.Timestamp('2014-01-23 18:50:41.420000')]}
df = pd.DataFrame(data)
[/code]
Ich füge eine neue Spalte hinzu, Diff , um den Unterschied zwischen den beiden Daten mit
[code]df['diff'] = df['fromdate'] - df['todate']
[/code]
Ich erhalte die Spalte von Diff , enthält jedoch Tage , wenn es mehr als 24 Stunden gibt.
[code] todate fromdate diff
0 2014-01-24 13:03:12.050 2014-01-26 23:41:21.870 2 days 10:38:09.820000
1 2014-01-27 11:57:18.240 2014-01-27 15:38:22.540 0 days 03:41:04.300000
2 2014-01-23 10:07:47.660 2014-01-23 18:50:41.420 0 days 08:42:53.760000
[/code]
Wie konvert ich meine Ergebnisse in nur Stunden und Minuten (d. H. Tage werden in Stunden umgewandelt)?