如何在Python3中计算总工作时间

我正在学习python和使用熊猫。 我被困在如何计算两个时间点之间的工作时间，不包括假期。。。？ 我有两个专栏

 Column A
 2018-05-11 16:59:00
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Column B:
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- C列为B列-消除中断时间后A列的内容 我已使用以下模块，但失败：

我只想计算工作时间，所以我找到了模块： 我通过以下方式尝试了单个数据：

businessDuration(startdate=data['A'][0],enddate=data['B'][0],unit='hour')

这是可行的，但下面的代码不起作用：

businessDuration(startdate=data['A'],enddate=data['B'],unit='hour')

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你能帮我解释一下吗？

好吧，假设你指的是不同的时间，你可以对日期时间进行普通的加减运算：

data = [
['2018-05-11 16:50:00', '2018-05-11 16:59:00'],
['2018-05-11 16:45:00', '2018-05-11 16:59:00'],
['2018-05-11 16:19:00', '2018-05-11 16:59:00'],
        ]

data = pd.DataFrame(data, columns = ['A', 'B'])
data = data.apply(pd.to_datetime)
data['C'] = data['B'] - data['A']
print(data)

输出：

                    A                   B        C
0 2018-05-11 16:50:00 2018-05-11 16:59:00 00:09:00
1 2018-05-11 16:45:00 2018-05-11 16:59:00 00:14:00
2 2018-05-11 16:19:00 2018-05-11 16:59:00 00:40:00

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请检查您的数据：A列和B列完全相同。另外，你期望的结果是什么？你得到了一个很好的答案。然而，你的问题仍然缺乏质量。我建议使用@TroyD提供的数据，并结合sacul的评论更新您的帖子。在这一点上，这将是一个有用的问题。如果你这样做了，请给我留下一条评论，说明你这样做了，我可以相应地投票。data.applypd.to_datetime.assignC=lambda d:d.B-d.ANice call piRSquared。更新后的答案是lambda赋值比data['C']=data.B-data.a更好还是更差？假设A和B已经是约会时间了？据我所知，这并没有更好或更糟。我认为它最好只允许一行，但现在我再看一遍。赋值可能不太可读，所以我将其切换回去。