Python 获取熊猫时间序列的时间跨度

我试图获得每组条目的时间跨度（时间序列）。条目没有排序。在熊猫身上有没有比使用最大最小值更有效的方法？我尝试了timedelta和period函数，但它们没有返回我需要的

import pandas as pd
tt = pd.DataFrame([
[1,'2018-3-1' ],
[1,'2018-2-3' ],
[1,'2018-5-2' ],
[1,'2018-4-5' ],
[2,'2017-3-10' ],
[2,'2017-1-12' ],
[2,'2017-5-15' ],
[2,'2017-2-14' ]
],columns=['group','entry'])

tt.entry = pd.to_datetime(tt.entry)

tt.groupby('group')['entry'].apply(lambda x: max(x)-min(x))

# group
# 1    88 days
# 2   123 days
# Name: entry, dtype: timedelta64[ns]

---

这里是来自

numpy

tt.groupby('group')['entry'].apply(np.ptp)
Out[773]: 
group
1    88 days
2   123 days
Name: entry, dtype: timedelta64[ns]

---

这里是来自

numpy

tt.groupby('group')['entry'].apply(np.ptp)
Out[773]: 
group
1    88 days
2   123 days
Name: entry, dtype: timedelta64[ns]

---

我得到

DatetimeIndex无法执行操作ptp

@RBA那么

tt.groupby（'group'）['entry'].apply（pd.Series.ptp）

得到了与

tt.groupby（'group'）['entry'].apply（pd.Series.ptp）

0.24相同的错误。2@RBA我相信这是熊猫的问题，我会在网站上提交，谢谢！您可以在哪个版本中运行np.ptp？我将在一个单独的环境中降级，看看它是否提高了meI get的性能。DatetimeIndex无法执行操作ptp@RBA如何

tt.groupby（'group'）['entry'].apply（pd.Series.ptp）

与

tt.groupby（'group'）['entry'].apply（pd.Series.ptp）有相同的错误

0.24。2@RBA我相信这是熊猫的问题，我会在网站上提交，谢谢！您可以在哪个版本中运行np.ptp？我将在一个单独的环境中降级，看看它是否能提高我的性能