如何计算python数据帧的第一条记录和最后一条记录之间的时间差

我有一个像这样的数据框

ATM ID  Ref no  Timestamp

1       11      2020/02/01 15:10:23
1       11      2020/02/01 15:11:03
1       111     2020/02/06 17:45:41
1       111     2020/02/06 18:11:03
2       22      2020/02/07 15:11:03
2       22      2020/02/07 15:25:01
2       22      2020/02/07 15:38:51
2       222     2020/02/07 15:11:03

我想按ATM ID和Ref no对它进行分组，只返回refno和ATM ID组合的1个结果，以及第一个和最后一个Ref no的时间戳之间的持续时间

输出格式

ATM ID  Ref no  Timestamp            Diff
1       11      2020/02/01 15:11:03  00:00:40
1       111     2020/02/06 18:11:03  00:25:22
2       22      2020/02/07 15:38:51  00:27:48
2       222     2020/02/07 15:11:03  00:00:00

---

在中使用自定义lambda函数，用于“最后一个值与第一个值的差值”：

df1 = (df.groupby(['ATM ID','Ref no'])['Timestamp']
         .agg(lambda x: x.iat[-1] - x.iat[0])
         .reset_index(name='diff'))
print (df1)
   ATM ID  Ref no     diff
0       1      11 00:00:40
1       1     111 00:25:22
2       2      22 00:27:48
3       2     222 00:00:00

或聚合

最后一个

和

第一个

并通过以下方式创建新列：

---

是否可以添加预期输出？已更新预期输出

df1 = (df.groupby(['ATM ID','Ref no'])['Timestamp']
         .agg(['last','first'])
         .assign(diff = lambda x: x.pop('last') - x.pop('first'))
         .reset_index()
         )
print (df1)
   ATM ID  Ref no     diff
0       1      11 00:00:40
1       1     111 00:25:22
2       2      22 00:27:48
3       2     222 00:00:00