Python 减去行会得到错误的结果

My pandas dataframe由一列“timeStamp”组成，其元素的类型为datetime.datetime。我试图获得此列中两个连续行之间的差值，以获得以秒为单位的时间。我使用下面的代码

df["Time"] = df["timeStamp"].diff(0).dt.total_seconds()

一般来说，它工作得很好，但是，由于这个操作，在很多情况下，即使不是这样，我也会得到0.0

导致0.0的示例值：

import pandas as pd
import datetime
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'S.No.': [1, 2, 3, 4], 'ABC': [datetime.datetime(2019,2,25,11,49,50), datetime.datetime(2019,2,25,11,50,0),datetime.datetime(2019,2,25,11,50,7),datetime.datetime(2019,2,25,11,50,12)]})

df["Time"] = df["ABC"].diff(0).dt.seconds

print df

注意：使用python2.7

df["Time"] = df["timeStamp"].diff().dt.total_seconds()

相反

中的参数指定要与之计算差值的行上方的行数。现在，你用0填充它，所以你从它自身减去一个值，它将始终为0。如果将其保留为空，它将使用默认值1，因此与上面的1行的差异将被忽略。

尝试以下操作：

print(df["timestamp"].diff().fillna(0).dt.seconds)

0     0
1    10
2     7
3     5

df['difference']=df["timestamp"].diff().fillna(0).dt.seconds
print(df)

            timestamp  difference
0 2019-02-25 11:49:50           0
1 2019-02-25 11:50:00          10
2 2019-02-25 11:50:07           7
3 2019-02-25 11:50:12           5

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现在我得到的是0，而不是0，这很奇怪。您是否使用您在问题中提供的样本数据来运行它？因为我得到的是

np.nan，10.0，7.0，5.0

，完全符合预期。我现在已经在我的问题中添加了一些代码，它是否正确运行？现在我得到的是0而不是0.0。使用

df[“timestamp”]=df[“timestamp”]。应用（np.datetime64）

，然后检查dtype是否转换为

datetime64[ns]

那么这个代码应该可以运行了。我现在已经在我的问题中添加了一些代码，它是否可以正确运行？

df[“ABC”].diff（）.fillna（0）.dt.seconds

仍然可以运行，您在注释中添加的链接对我来说是无法访问的。问题是“diff（0）”，它应该是diff（）