Python Pandas-遍历dataframe并计算列值和上一列之间的差异。

我有一个名为“df”的数据框架，它由日期、ID和活动组成，按“日期”和“ID”排序，以便将ID分组，然后按时间顺序从早到晚排列

我想从前一个“日期”中减去当前的“日期”列，以便找到两次之间的持续时间

Date            ID      Activity    Duration
4/12/2018 7:58  1111    1
4/12/2018 8:40  1111    0
4/12/2018 8:42  1111    1
4/12/2018 9:26  1111    0

到目前为止，我的剧本是：

for row in df.itertuples():
    callDate = datetime.strptime(row.Date, "%m/%d/%y  %I:%M %p")
    previousRecord = df['Date'].shift(-1).strptime(row.Date, "%m/%d/%y  %I:%M %p")
    duration = callDate - previousRecord

第3行出错，因为我无法访问前一行并将其转换为datetime对象，以便duration可以相应地处理timedelta。如果我删除第3行的strtime调用，那么脚本就会出错，因为它接收到一个datetime和字符串

有没有更优雅的方法？此外，如果我在“持续时间”列中输入值时可以省去月/日/年，则可获得额外积分

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非常感谢你！我非常感谢你的帮助

使用

groupby

和

diff

df.assign(Duration=df.groupby('ID').Date.diff().fillna(0))

                 Date    ID  Activity Duration
0 2018-04-12 07:58:00  1111         1 00:00:00
1 2018-04-12 08:40:00  1111         0 00:42:00
2 2018-04-12 08:42:00  1111         1 00:02:00
3 2018-04-12 09:26:00  1111         0 00:44:00

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当我删除上面的行并用您的建议替换它们时，我收到一个“ValueError”，我相信这是因为“Date”列是字符串，pandas不能减去2个字符串。是我弄错了还是我没有正确地执行您的建议？然后用

df.Date=pd.to\u datetime（df.Date）