Python 根据其他列中的发生情况在pandas中创建新的时间戳

我有一个dataframe列，其中包含随机时间戳和NaT值：

timestamp             
01-01-2018 13:12:48
NaT
NaT
NaT
04-01-2018 08:15:12
NaT
Nat

我想创建另一列，一旦时间戳列（col_a）中有了新的时间戳，该列将从0开始计数。我不介意该列是否是timestamp对象，但没有日期（col_B）。可能吗

timestamp            col_A  col_B             
01-01-2018 13:12:48  0      00:00:00
NaT                  1      00:01:00
NaT                  2      00:02:00
NaT                  3      00:03:00
04-01-2018 08:15:12  0      00:00:00
NaT                  1      00:01:00
Nat                  2      00:02:00

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这是一个孤岛和缺口问题：每当

timestamp

不为空时，就会创建一个新的孤岛。你通常用某种形式的累加来解决这些问题

试试这个：

islands = df['timestamp'].notnull().cumsum()
df['col_A'] = df.groupby(islands).cumcount()
df['col_B'] = pd.to_timedelta(df['col_A'], unit='minute')

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谢谢我明白了。最初，我的时间戳与索引（也包含时间戳）不一致。索引的分辨率与我用来创建col_A和col_B的timestamp列不同。我将timestamp更改回一个对象以使ist工作。