如何在python中仅使用datetime的时间部分？

我使用了一些日期和时间变量，但我只想使用时间部分

例如，当我执行“数据类型”操作时，某列a和B都显示“数据类型（'O'）”，但a的输出是：

0        2017-11-29 17:14:00
1        2017-02-15 15:35:00
2        2018-10-18 08:02:00
3        2017-06-22 09:25:00

而对于B，则是：

0        2017-11-29 20:00:00
1        2017-02-15 16:43:00
2        2018-10-18 11:08:00
3        2017-06-22 11:29:00

然后我会这样做：

import datetime
from datetime import datetime
df = df[df['A'].apply(lambda v: isinstance(v, datetime))] 
df = df[df['B'].apply(lambda v: isinstance(v, datetime))] 

然而，我想做的是减去A和B的时间。只有时间，而不是日期

---

例如，当我执行df['A']-df['B']时，我只希望第一行的输出是02:46。另外，如何将其转换为分钟，但作为整数？

如果这是数据帧的形状：

                    A                   B
0 2017-11-29 17:14:00 2017-11-29 20:00:00
1 2017-02-15 15:35:00 2017-02-15 16:43:00
2 2018-10-18 08:02:00 2018-10-18 11:08:00
3 2017-06-22 09:25:00 2017-06-22 11:29:00

然后，您需要做的就是创建一个datetime对象，然后对其应用您的操作

df[['A','B']] = df[['A','B']].apply(pd.to_datetime)

df['B'] - df['A']

0   02:46:00
1   01:08:00
2   03:06:00
3   02:04:00
dtype: timedelta64[ns]

另一种方法是使用

pd.to_timedelta

和

np.timedelta64

假设两列都已经是日期时间

   df['diff'] = abs(
    pd.to_timedelta(df["A"].dt.time.astype(str), "h")
    - pd.to_timedelta(df["B"].dt.time.astype(str), "h")
) / np.timedelta64(1, "h")

---

或

---

如果这是数据帧的形状：

                    A                   B
0 2017-11-29 17:14:00 2017-11-29 20:00:00
1 2017-02-15 15:35:00 2017-02-15 16:43:00
2 2018-10-18 08:02:00 2018-10-18 11:08:00
3 2017-06-22 09:25:00 2017-06-22 11:29:00

然后，您需要做的就是创建一个datetime对象，然后对其应用您的操作

df[['A','B']] = df[['A','B']].apply(pd.to_datetime)

df['B'] - df['A']

0   02:46:00
1   01:08:00
2   03:06:00
3   02:04:00
dtype: timedelta64[ns]

另一种方法是使用

pd.to_timedelta

和

np.timedelta64

假设两列都已经是日期时间

   df['diff'] = abs(
    pd.to_timedelta(df["A"].dt.time.astype(str), "h")
    - pd.to_timedelta(df["B"].dt.time.astype(str), "h")
) / np.timedelta64(1, "h")

---

或

---

一种解决方法是将日期减去每个日期时间，以确保只比较时间，然后减去：

(df.A - df.A.dt.floor('d')) - (df.B - df.B.dt.floor('d'))

0   -1 days +21:14:00
1   -1 days +22:52:00
2   -1 days +20:54:00
3   -1 days +21:56:00
dtype: timedelta64[ns]

---

一种解决方法是将日期减去每个日期时间，以确保只比较时间，然后减去：

(df.A - df.A.dt.floor('d')) - (df.B - df.B.dt.floor('d'))

0   -1 days +21:14:00
1   -1 days +22:52:00
2   -1 days +20:54:00
3   -1 days +21:56:00
dtype: timedelta64[ns]

减去A和B的时间。只减去时间，不减去日期

减去午夜后的秒数

>>> a1 = (a.dt.hour * 3600) + (a.dt.minute * 60) + (a.dt.microsecond / 1000000)
>>> b1 = (b.dt.hour * 3600) + (b.dt.minute * 60) + (b.dt.microsecond / 1000000)
>>> b1-a1
0     9960.0
1     4080.0
2    11160.0
3     7440.0
dtype: float64

转换为

timedelta

>>> pd.to_timedelta(b1-a1, unit='S')
0   02:46:00
1   01:08:00
2   03:06:00
3   02:04:00
dtype: timedelta64[ns]
>>> 

---

---

减去A和B的时间。只减去时间，不减去日期

减去午夜后的秒数

>>> a1 = (a.dt.hour * 3600) + (a.dt.minute * 60) + (a.dt.microsecond / 1000000)
>>> b1 = (b.dt.hour * 3600) + (b.dt.minute * 60) + (b.dt.microsecond / 1000000)
>>> b1-a1
0     9960.0
1     4080.0
2    11160.0
3     7440.0
dtype: float64

转换为

timedelta

>>> pd.to_timedelta(b1-a1, unit='S')
0   02:46:00
1   01:08:00
2   03:06:00
3   02:04:00
dtype: timedelta64[ns]
>>> 

---

---

您可以这样做：

pd.to_timedelta(df[['A', 'B']].astype('datetime64').diff(axis=1)['B'].dt.seconds * 10 ** 9)

# 0   02:46:00
# 1   01:08:00
# 2   03:06:00
# 3   02:04:00
# Name: B, dtype: timedelta64[ns]

这将提取

timedelta

对象的

seconds

部分，并在分解

纳秒后将其转换回
timedelta

或者，如果您只关心几秒钟：

pd.to_timedelta(df[['A', 'B']].astype('datetime64').diff(axis=1)['B'].dt.seconds, 's')

为了解释，所采取的步骤是：

处理
dtype（'O'）
并转换为
datetime64
对象
根据轴=1计算
A
和
B
的差值
从结果列
B
提取
timedelta
seconds
（删除任何天数、月份等）
将
seconds
转换回
timedelta
对象
您可以这样做：

pd.to_timedelta(df[['A', 'B']].astype('datetime64').diff(axis=1)['B'].dt.seconds * 10 ** 9)

# 0   02:46:00
# 1   01:08:00
# 2   03:06:00
# 3   02:04:00
# Name: B, dtype: timedelta64[ns]

这将提取
timedelta
对象的
seconds
部分，并在分解
纳秒后将其转换回
timedelta

或者，如果您只关心几秒钟：

pd.to_timedelta(df[['A', 'B']].astype('datetime64').diff(axis=1)['B'].dt.seconds, 's')

为了解释，所采取的步骤是：

处理
dtype（'O'）
并转换为
datetime64
对象
根据轴=1计算
A
和
B
的差值
从结果列
B
提取
timedelta
seconds
（删除任何天数、月份等）
将
seconds
转换回
timedelta
对象
这回答了你的问题吗？您是否尝试过使用
.time（）
方法从
datetime
中获取
time
，然后减去它们？这是否回答了您的问题？您是否尝试过使用
.time（）
方法从
datetime
中获取
time
，然后减去它们？这是很棘手的，因为在您的示例中
B>A
，但是尝试
A-B
会得到错误的输出。而且，OP只想减去时间。如果日期不同，您的答案也会减去日期。您是对的，让我编辑@Erfan r.ookThank！成功了。我只是有点好奇。如果您处理的是数字，即“timedelta/datetime”，那么为什么在处理astype（str）时它会起作用？为什么字符串？@bonaqua在幕后日期时间只是一个数字，
to_datetime
和
to_timedelta
通过将日期和时间的字符串表示形式转换为数字来工作，因为我们只需要数据的时间元素，我们提取它，确保它是字符串而不是datetime对象，并将其转换为时间增量。然后，我们根据您的要求执行数学运算。这很棘手，因为在您的示例中，
B>A
，但尝试
A-B
，会得到错误的输出。此外，OP只想减去时间。如果日期不同，您的答案也会减去日期。您是对的，让我编辑@Erfan r.ookThank！成功了。我只是有点好奇。如果您处理的是数字，即“timedelta/datetime”，那么为什么在处理astype（str）时它会起作用？为什么字符串？@bonaqua在幕后日期时间只是一个数字，
to_datetime
和
to_timedelta
通过将日期和时间的字符串表示形式转换为数字来工作，因为我们只需要数据的时间元素，我们提取它，确保它是字符串而不是datetime对象，并将其转换为时间增量。然后，我们根据您的要求执行数学运算。