使用python从日期时间列添加时间间隔列

嗨，我有以下数据帧：

assetReference  lastPositionUpdate
TAG20   2020-07-05 00:01:06
TAG20   2020-07-05 00:03:07
TAG20   2020-07-05 00:05:14
TAG20   2020-07-05 00:07:15
TAG20   2020-07-05 00:09:22
TAG20   2020-07-05 00:11:30
TAG20   2020-07-05 00:13:31
TAG20   2020-07-05 00:15:39
TAG20   2020-07-05 00:17:47
TAG20   2020-07-05 00:19:54
TAG20   2020-07-05 00:21:55
TAG20   2020-07-05 00:24:03
TAG20   2020-07-05 00:26:11
TAG20   2020-07-05 00:28:18
TAG20   2020-07-05 00:30:27
TAG20   2020-07-05 00:32:34
TAG20   2020-07-05 00:34:43
TAG20   2020-07-05 00:36:50
TAG20   2020-07-05 00:38:58

我想添加一列，将每一行与相应的时间间隔相关联，如下所示：

lastPositionUpdate   => Time interval

05/07/2020  00:01:06 => 00:00:00-00:02:00
05/07/2020  00:03:07 => 00:02:00-00:04:00
05/07/2020  00:05:14 => 00:04:00-00:06:00

时间间隔为2分钟，从00:00:00-00:00:02到00:58:00-00:00:00

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我是python新手。您能帮我构建一个与您的数据相似的数据框吗

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame([
[TAG20'，2020-07-05 00:01:06']，
[TAG20'，2020-07-05 00:03:07']，
[TAG20'，2020-07-05 00:05:14']，
[TAG20'，2020-07-05 00:07:15']，
[TAG20'，2020-07-05 00:09:22']，
[TAG20'，2020-07-05 00:11:30']，
],
列=[''u source.tag.assetReference'，''u source.tag.location.lastPositionUpdate']
)
df.loc[：，'\u source.tag.location.lastPositionUpdate']=pd.to\u datetime（df['\u source.tag.location.lastPositionUpdate']））

我们可以添加间隔如下的列：

temp=df.assign(
低=df[''源.标签.位置.最后位置更新'].dt.楼层（'2min'），
high=df[''u source.tag.location.lastPositionUpdate'].dt.ceil（'2min'））
)
df.loc[：，'interval']=温度应用（λ行：pd.interval（行['low']，行['high']），轴=1）

这可能不是最快的方法，但确实有效：

    _source.tag.assetReference  _source.tag.location.lastPositionUpdate interval
0   TAG20   2020-07-05 00:01:06 (2020-07-05, 2020-07-05 00:02:00]
1   TAG20   2020-07-05 00:03:07 (2020-07-05 00:02:00, 2020-07-05 00:04:00]
2   TAG20   2020-07-05 00:05:14 (2020-07-05 00:04:00, 2020-07-05 00:06:00]
3   TAG20   2020-07-05 00:07:15 (2020-07-05 00:06:00, 2020-07-05 00:08:00]
4   TAG20   2020-07-05 00:09:22 (2020-07-05 00:08:00, 2020-07-05 00:10:00]
5   TAG20   2020-07-05 00:11:30 (2020-07-05 00:10:00, 2020-07-05 00:12:00]

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