要计算一个df.column的时间值是另一个df.column的一部分,可以按照以下步骤进行:
pd.to_datetime()
方法将它们转换为datetime类型。dt.hour
、dt.minute
、dt.second
等属性提取时间部分,或者使用dt.date()
提取日期部分。df['new_column'] = 计算结果
的方式进行赋值操作。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 假设df1和df2是两个包含datetime列的数据框
df1 = pd.DataFrame({'datetime1': ['2022-01-01 12:00:00', '2022-01-01 12:30:00']})
df2 = pd.DataFrame({'datetime2': ['2022-01-01 12:15:00', '2022-01-01 13:00:00']})
# 将df1和df2的列转换为datetime类型
df1['datetime1'] = pd.to_datetime(df1['datetime1'])
df2['datetime2'] = pd.to_datetime(df2['datetime2'])
# 提取df1的小时部分
df1_hour = df1['datetime1'].dt.hour
# 提取df2的分钟部分
df2_minute = df2['datetime2'].dt.minute
# 计算df1的小时部分是否等于df2的分钟部分
is_equal = df1_hour == df2_minute
# 将计算结果赋值给新的列
df1['is_equal'] = is_equal
print(df1)
这个例子中,我们将df1的datetime1
列的小时部分提取出来,将df2的datetime2
列的分钟部分提取出来,然后计算这两个部分是否相等,并将结果赋值给了新的列is_equal
。
这只是一个示例,具体的计算方法会根据实际需求而有所不同。请根据具体情况调整代码。如果有需要,还可以进一步探索pandas库中的日期时间函数和操作方法来实现更复杂的计算。
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