如何使用python获取同一列中相同值之间的时差

在这里，我有一个输入日期和时间的数据。所以这里我想得到同一列中相同值之间的唯一时间差

我的csv的子集：

print (df)
         date      time  x3
0   10/3/2018   6:15:00   0
1   10/3/2018   6:45:00   5
2   10/3/2018   7:45:00   0
3   10/3/2018   9:00:00   0
4   10/3/2018   9:25:00   7
5   10/3/2018   9:30:00   0
6   10/3/2018  11:00:00   0
7   10/3/2018  11:30:00   0
8   10/3/2018  13:30:00   0
9   10/3/2018  13:50:00   5
10  10/3/2018  15:00:00   0
11  10/3/2018  15:25:00   0
12  10/3/2018  16:25:00   0
13  10/3/2018  18:00:00   7
14  10/3/2018  19:00:00   0
15  10/3/2018  19:30:00   0
16  10/3/2018  20:00:00   0
17  10/3/2018  22:05:00   0
18  10/3/2018  22:15:00   5
19  10/3/2018  23:40:00   0
20  10/4/2018   6:58:00   5
21  10/4/2018  13:00:00   0
22  10/4/2018  16:00:00   7
23  10/4/2018  17:00:00   5

预期输出为：

我编写了代码，它为我提供了数据集的另一列。我只想在没有列数据的情况下计算时间差的正常值

df['time_diff']= pd.to_datetime(df['date'] + " " + df['time'],
                            format='%d/%m/%Y %H:%M:%S', dayfirst=True)

mask = df['x3'].ne(0)
df['Duration'] = df[mask].groupby(['date','x3'])['time_diff'].transform('first')
df['Duration'] =   df['time_diff'].sub(df['Duration']).dt.total_seconds().div(3600)

我认为你需要：

df['time_diff']= pd.to_datetime(df['date'] + " " + df['time'],
                            format='%d/%m/%Y %H:%M:%S', dayfirst=True)

mask = df['x3'].eq(5)
df['Duration'] = df[mask].groupby(['date','x3'])['time_diff'].diff()
print (df)
         date      time  x3           time_diff Duration
0   10/3/2018   6:15:00   0 2018-03-10 06:15:00      NaT
1   10/3/2018   6:45:00   5 2018-03-10 06:45:00      NaT
2   10/3/2018   7:45:00   0 2018-03-10 07:45:00      NaT
3   10/3/2018   9:00:00   0 2018-03-10 09:00:00      NaT
4   10/3/2018   9:25:00   7 2018-03-10 09:25:00      NaT
5   10/3/2018   9:30:00   0 2018-03-10 09:30:00      NaT
6   10/3/2018  11:00:00   0 2018-03-10 11:00:00      NaT
7   10/3/2018  11:30:00   0 2018-03-10 11:30:00      NaT
8   10/3/2018  13:30:00   0 2018-03-10 13:30:00      NaT
9   10/3/2018  13:50:00   5 2018-03-10 13:50:00 07:05:00
10  10/3/2018  15:00:00   0 2018-03-10 15:00:00      NaT
11  10/3/2018  15:25:00   0 2018-03-10 15:25:00      NaT
12  10/3/2018  16:25:00   0 2018-03-10 16:25:00      NaT
13  10/3/2018  18:00:00   7 2018-03-10 18:00:00      NaT
14  10/3/2018  19:00:00   0 2018-03-10 19:00:00      NaT
15  10/3/2018  19:30:00   0 2018-03-10 19:30:00      NaT
16  10/3/2018  20:00:00   0 2018-03-10 20:00:00      NaT
17  10/3/2018  22:05:00   0 2018-03-10 22:05:00      NaT
18  10/3/2018  22:15:00   5 2018-03-10 22:15:00 08:25:00
19  10/3/2018  23:40:00   0 2018-03-10 23:40:00      NaT
20  10/4/2018   6:58:00   5 2018-04-10 06:58:00      NaT
21  10/4/2018  13:00:00   0 2018-04-10 13:00:00      NaT
22  10/4/2018  16:00:00   7 2018-04-10 16:00:00      NaT
23  10/4/2018  17:00:00   5 2018-04-10 17:00:00 10:02:00

---

我没有完全理解你想要得到的东西，但它看起来像是你希望它在一个时间窗口内求和的东西（例如，进行某种反向累积求和）。如果是，您是否尝试过

滚动

方法？类似于

df['x3'].rolling（window=5）

的东西，然后您可以使用

shift

来获得不同的起点：

df['x3'].shift（1）.rolling（window=5）

或者，如果我偏离了目标，可能这就是您需要的：在文本中添加示例数据：（，在

x3

column@jezrael是的，完成了。谢谢你告诉我我的错误。@team-last 5不是错误，只是更好的示例数据；）是的，这是我期待的代码。谢谢。我有一个问题。你检查我的这个问题了吗“”你有什么想法来继续这个代码吗？我被困在这里。你能帮我解决这个错误吗？