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タイムスタンプの違いを見つける– Python Pandas


タイムスタンプの違いを見つけるには、インデックス演算子、つまり角かっこを使用して違いを見つけることができます。タイムスタンプについては、abs()も使用する必要があります。まず、必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd

3列のDataFrameを作成します。タイムスタンプ付きの2つの日付列があります-

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW"],

      "Date_of_Purchase": [
         pd.Timestamp("2021-06-10"),
         pd.Timestamp("2021-07-11"),
         pd.Timestamp("2021-06-25"),
         pd.Timestamp("2021-06-29"),
         pd.Timestamp("2021-03-20"),
      ],
      "Date_of_Service": [
         pd.Timestamp("2021-11-10"),
         pd.Timestamp("2021-12-11"),
         pd.Timestamp("2021-11-25"),
         pd.Timestamp("2021-11-29"),
         pd.Timestamp("2021-08-20"),
      ]
   })

ここで、両方の日付列のタイムスタンプの違いを見つけましょう-

timestamp_diff = abs(dataFrame['Date_of_Purchase']-dataFrame['Date_of_Service'])

以下はコードです-

import pandas as pd

# create a dataframe with 3 columns
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW"],

      "Date_of_Purchase": [
         pd.Timestamp("2021-06-10"),
         pd.Timestamp("2021-07-11"),
         pd.Timestamp("2021-06-25"),
         pd.Timestamp("2021-06-29"),
         pd.Timestamp("2021-03-20"),
      ],
      "Date_of_Service": [
         pd.Timestamp("2021-11-10"),
         pd.Timestamp("2021-12-11"),
         pd.Timestamp("2021-11-25"),
         pd.Timestamp("2021-11-29"),
         pd.Timestamp("2021-08-20"),
      ]
   })

print"DataFrame...\n", dataFrame

# find difference in timestamps
timestamp_diff = abs(dataFrame['Date_of_Purchase']-dataFrame['Date_of_Service'])
print"\nDifference between two Timestamps: \n",timestamp_diff

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame...
        Car   Date_of_Purchase   Date_of_Service
0      Audi         2021-06-10        2021-11-10
1     Lexus         2021-07-11        2021-12-11
2     Tesla         2021-06-25        2021-11-25
3  Mercedes         2021-06-29        2021-11-29
4       BMW         2021-03-20        2021-08-20

Difference between two Timestamps:
0   153 days
1   153 days
2   153 days
3   153 days
4   153 days
dtype: timedelta64[ns]

  1. Python-Pandas DataFrameを日数でグループ化する方法は?

    groupby()を使用してPandasDataFrameをグループ化します。グルーパー機能を使用して、使用する列を選択します。以下に示す自動車販売記録の例では、日ごとにグループ化し、登録価格と日間隔の合計を計算します。 groupby()grouperメソッドで頻度を日間隔として設定します。つまり、頻度が7Dの場合、日付列に指定された最終日までの毎月7日の間隔でグループ化されたデータを意味します。 最初に、次が3つの列を持つPandasDataFrameであるとしましょう- import pandas as pd # dataframe with one of the columns

  2. Python-Pandas DataFrameを月ごとにグループ化する方法は?

    groupbyを使用してPandasDataFrameをグループ化します 。グルーパー機能を使用して、使用する列を選択します。以下に示す自動車販売記録の例では、月ごとにグループ化し、登録価格の合計を毎月計算します。 最初に、次が3つの列を持つPandasDataFrameであるとしましょう- dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes&q