Python 计算事件之间的时间差

我有一个df

df = pd.DataFrame({'State': {0: "A", 1: "B", 2:"A", 3: "B", 4: "A", 5: "B", 6 : "A", 7: "B"}, 
               'date': {0: '2016-10-13T14:10:41Z', 1: '2016-10-13T14:10:41Z', 2:'2016-10-13T15:26:19Z',
                        3: '2016-10-14T15:26:19Z', 4: '2016-10-15T15:26:19Z', 5: '2016-10-18T15:26:19Z',
                        6 :'2016-10-17T15:26:19Z', 7: '2016-10-13T15:26:19Z'}}, columns=['State', 'date'])

我需要得到每个a事件和下一个b事件之间的平均时间。我试图用shift生成一系列的差异来平均它，但我不能完全让它工作

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谢谢大家!

首先，将日期转换为日期时间，然后使用：

收益率：

0                 NaT
1     0 days 00:00:00
2     0 days 01:15:38
3     1 days 00:00:00
4     1 days 00:00:00
5     3 days 00:00:00
6   -1 days +00:00:00
7   -4 days +00:00:00
Name: date, dtype: timedelta64[ns]

如果你想要平均值，你可以做如下的事情

df.date.diff().mean() # or possibly df.date.diff().abs().mean()
# Timedelta('0 days 00:10:48.285714')

df.date.diff().mean() # or possibly df.date.diff().abs().mean()
# Timedelta('0 days 00:10:48.285714')