Python 仅添加到dataframe列中的负天数

我有一个数据框，其中我获得了两个不同小时之间的差异列（下面是一个示例）：

这些值被标记为timedelta类型。那么，我怎样才能只为那些负值加上一天（使差值变为正值）？我曾尝试：

mask=df[df["difference"]<"0"]
df[mask,"difference"]=df["difference"] + pd.Timedelta(days=1)

mask=df[df[“difference”]试试这个：

df.loc[df['difference'] < '0', 'difference'] = df["difference"] + pd.Timedelta(days=1)

df.loc[df['difference']<'0'，'difference']=df[“difference”]+pd.Timedelta（天数=1）
试试这个：

df.loc[df['difference'] < '0', 'difference'] = df["difference"] + pd.Timedelta(days=1)

df.loc[df['difference']<'0'，'difference']=df[“difference”]+pd.Timedelta（天数=1）
您就快到了。
掩码应该是布尔数组，而不是数据帧：

mask=df["difference"]<"0" # << Note the change
df.loc[mask,"difference"]=df["difference"] + pd.Timedelta(days=1)
print(df)

您就快到了。
mask
应该是布尔数组，而不是数据帧：

mask=df["difference"]<"0" # << Note the change
df.loc[mask,"difference"]=df["difference"] + pd.Timedelta(days=1)
print(df)

您可以使用dtype来确定列中的值的类型吗？如果它们不是日期类型，您将在比较时遇到问题。
您可以使用dtype来确定列中的值的类型吗？如果它们不是日期类型，您将在比较时遇到问题。
您的第二次尝试几乎成功了…但是，正如解释的那样在异常中，您不能比较
pd.Timedelta
，在这种情况下，
0
是整数

你可以用它来修理

df.loc[df["difference"] < pd.Timedelta(0), "difference"]=df["difference"] + pd.Timedelta(days=1)

df.loc[df[“差”]
您的第二次尝试几乎成功了……但是，正如在例外情况中所解释的，您无法比较
pd.Timedelta
，在这种情况下，
0
是整数

你可以用它来修理

df.loc[df["difference"] < pd.Timedelta(0), "difference"]=df["difference"] + pd.Timedelta(days=1)

df.loc[df[“差”]
是的。在操作后，我仍在努力处理不同类型的值。每当出现警告时，有时我会因此而看不到错误。非常感谢，它立即解决了！是的。在操作后，我仍在努力处理不同类型的值。每当出现警告时，有时我看不到错误，因为非常感谢，问题马上就解决了！注意，克里斯和安迪的答案也很有效，通常有多种方法来完成一项工作，有些在某些情况下效果更好，但知道选项很好。注意，克里斯和安迪的答案也很有效，通常有多种方法来完成一项工作，有些在某些情况下效果更好，b这两个选项都很聪明，它们都很有效，谢谢。这两个选项都很聪明，它们都有效，谢谢。问题已经解决了，谢谢。但我做到了，它们是datetime64。所以没有问题。问题已经解决了，谢谢，但我做到了，t嘿，我们是datetime64，所以没有问题。