Python 将DatetimeIndex转换为Timedelta索引

鉴于：

是否有规定的方法获得每个元素之间的时间差（最好是

total_seconds

属性）

我现在所说的似乎过于冗长：

ts = pd.to_datetime(['2014-01-08 08:00:42',
                     '2014-01-08 08:01:00',
                     '2014-01-08 08:01:12'])

---

我并不真正关心生成的数据结构类型，无论是列表、索引还是系列。

您可以这样使用

np.diff

pd.Index((pd.Series(ts) - pd.Series(ts).shift())).total_seconds()
# Float64Index([nan, 18.0, 12.0], dtype='float64')

或

---

ts.to_series（）.diff（）.dt.total_seconds（）.values

？@Zero为什么不提交答案？我预先准备了一个

np.nan

，但增加了您需要的详细信息

np.append（np.nan，（np.diff（ts.values）//1E9）.astype（int））

我想，因为我们已经准备好了，

[np.nan]+（np.diff（ts.values）//1E9）.tolist（）

也许吧？我认为你的第一个建议和我的建议没有什么不同。我使用

astype（int）

来摆脱

timedelta[ns]

。在那之后，我不认为你选演员的顺序会改变最终的结果。对于你的第二个建议，我不能确定没有测试。。。但是我愿意打赌性能会受到影响。啊，

np.diff（ts.values）。astype（int）//1E9

给我

数组（[0.，-1.]）

因此要求移动

astype

np.diff(ts.values).astype(int) / 1E9

array([ 18.,  12.])

np.append(np.nan, np.diff(ts.values).astype(int) / 1E9)

array([ nan,  18.,  12.])