Python 确定时间序列的日期粒度差异

我有不同日期时间格式的表格。给定两个表，目标是识别粒度更松散的格式。该函数将识别最小粒度的表，输出该表和粒度级别

大概是这样的：

def smallest_granularity(s1, s2):
  ...
return ("seconds" or "minutes" or "hours" or "days" or "months"), s2

例如

t1

datetime  | v1
2014-01-01| 3
2015-02-01| 4
2011-11-11| 2

t2

datetime           | v2
2010-01-07 01:00:00| 3
2008-01-11 03:20:20| 4
2019-03-03 01:04:20| 2

由于

t1

只能区分日期，因此输出将是

“day”，t1“

为了

这里的输出是

“分钟”，t1“

，因为

t1

最多只能区分一分钟

---

有没有什么简洁的方法可以在不进行脏解析的情况下完成这项工作？

您可以根据自己的解析能力计算两个日期之间的差值data@AMi但差异并不能给出粒度。。。相同的格式在日期之间可能有很大的差异。根据您可以解析的数据，您可以像计算两个日期之间的差异一样进行操作data@AMi但差异并不能给出粒度。。。相同的格式在日期之间可能有很大的差异，对吗

t1

datetime        | v1
2014-01-01 01:00| 3
2015-02-01 05:00| 4
2011-11-11 02:35| 2

t2

datetime           | v2
2010-01-07 01:00:00| 3
2008-01-11 03:20:20| 4
2019-03-03 01:04:20| 2