Python 使用padas数据帧中的for、If语句计算持续时间

我是pandas和python的新手-非常感谢您的回答我在数据框中有三列，其中的值如下：print（df）

我试图通过排除暂停和恢复之间的时间来获得在这里花费的总时间

 If(name=='Start')
a=date&time of that name(start) (storing it in a temp variable)
 If(name=='Pause')
b=date&time of that name(Pause) (storing it in a temp variable)
c=a+b;
 If(name=='resume')
d=date&time of that name(resume) (storing it in a temp variable)
 If(name=='stop')
e=date&time of that name(Stop) (storing it in a temp variable)
f=d+e;
For(time=0)
time=time+(c+f)

想到这个伪代码-有人能帮我吗？？

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提前感谢。

熊猫数据帧的美妙之处在于，您可以按列和行使用操作，而无需迭代行。只需几行代码即可解决此问题：

确保日期和时间类型为datetime:

df['date&time']=pd.to_datetime(df['date&time'])

然后旋转，使时间成为每辆自行车的列：

df1=df.pivot(index='Id', columns='name' ,values='date&time')

最后，做简单的数学运算：

df1['totaltime']=df1['Stop']-df1['Start']-(df1['Resume']-df1['Pause'])

输出：

name    Pause                   Progress                 Resume                  Start                   Stop                  totaltime
Id                      
Bike1   2021-01-01 17:17:57     2021-01-01 17:19:58     2021-01-01 17:18:50     2021-01-01 17:15:56     2021-01-01 17:20:00     0 days 00:03:11
Bike2   2021-01-01 17:27:57     2021-01-01 17:29:58     2021-01-01 17:28:50     2021-01-01 17:25:56     2021-01-01 17:30:00     0 days 00:03:11

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数据框中还有哪些列？具体来说，关键是什么？您如何知道6中的停止与1中的开始相关？我已按列ID更改了ID为的数据帧我可以区分6中的停止与1中的开始相关

name    Pause                   Progress                 Resume                  Start                   Stop                  totaltime
Id                      
Bike1   2021-01-01 17:17:57     2021-01-01 17:19:58     2021-01-01 17:18:50     2021-01-01 17:15:56     2021-01-01 17:20:00     0 days 00:03:11
Bike2   2021-01-01 17:27:57     2021-01-01 17:29:58     2021-01-01 17:28:50     2021-01-01 17:25:56     2021-01-01 17:30:00     0 days 00:03:11