Python 根据距离和日期时间数据创建新的速度列

我正在尝试为海上钻井创建一个向下速度模型，该模型使用变量深度（每1英尺增加一次）和日期时间数据，该数据更为断断续续，仅在每英尺深度更新一次：

Dept      DateTime
1141      5/24/2017 04:31
1142      5/24/2017 04:32
1143      5/24/2017 04:40
1144      5/24/2017 04:42
1145      5/25/2017 04:58

我想得到这样的东西：

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当Velocity向下迭代dept/（DateTime gap）

时，如果您愿意使用第三方库，这一点非常简单：

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请不要发布代码或数据的图像-复制并粘贴为文本，然后将其格式化为代码：。

import pandas as pd

# read file into dataframe
df = pd.read_csv('file.csv')

# convert series to datetime
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])

# perform calculation
df['Velocity'] = df['Dept'].diff() / (df['DateTime'].diff().dt.total_seconds() / 60)

# expert to csv
df.to_csv('file_out.csv', index=False)

print(df)
#    Dept            DateTime  Velocity
# 0  1141 2017-05-24 04:31:00       NaN
# 1  1142 2017-05-24 04:32:00  1.000000
# 2  1143 2017-05-24 04:40:00  0.125000
# 3  1144 2017-05-24 04:42:00  0.500000
# 4  1145 2017-05-25 04:58:00  0.000687