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Python 如何使用从时间戳计算的每日总分钟数创建新的Pandas列？

python pandas datetime

Python 如何使用从时间戳计算的每日总分钟数创建新的Pandas列？,python,pandas,datetime,Python,Pandas,Datetime,给定以下时间戳不为索引的df： timestamp 0 2020-10-23 12:20:00-04:00 1 2020-10-23 12:30:00-04:00 2 2020-10-23 12:40:00-04:00 3 2020-10-23 12:50:00-04:00 我正在尝试创建一个新列minutes，其中包含从00:00:00开始计算的总分钟数 所以上面的输出 timestamp minutes 0 2020-

给定以下时间戳不为索引的
df
：

   timestamp
0  2020-10-23 12:20:00-04:00  
1  2020-10-23 12:30:00-04:00  
2  2020-10-23 12:40:00-04:00
3  2020-10-23 12:50:00-04:00
我正在尝试创建一个新列
minutes
，其中包含从00:00:00开始计算的总分钟数

所以上面的输出

   timestamp                      minutes
0  2020-10-23 12:20:00-04:00      740
1  2020-10-23 12:30:00-04:00      750
2  2020-10-23 12:40:00-04:00      760
3  2020-10-23 12:50:00-04:00      770
我一直在尝试，但是我无法设置引用的开始时间（在我的情况下，我希望从
00:00:00 hs
开始计算分钟数）。重要的是，
minutes
应该是整数，而不是字符串

关于如何解决这个问题，有什么建议吗？

您可以使用
dt.normalize
获取日期，减去并除以timdelta
1T
：

df['minutes'] = (df.timestamp - df.timestamp.dt.normalize()) // pd.Timedelta('1T')
另一个选择（显然很简单）：

输出：

                  timestamp  minutes
0 2020-10-23 12:20:00-04:00      740
1 2020-10-23 12:30:00-04:00      750
2 2020-10-23 12:40:00-04:00      760
3 2020-10-23 12:50:00-04:00      770
@佩佩，谢谢！只需使用另一个选项进行更新，该选项更简单，但对于此用例来说是特定的：-）。 
                  timestamp  minutes
0 2020-10-23 12:20:00-04:00      740
1 2020-10-23 12:30:00-04:00      750
2 2020-10-23 12:40:00-04:00      760
3 2020-10-23 12:50:00-04:00      770