timedelta

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在Python/Pandas中是否有一个函数来获得两个日期时间之间的业务时间Delta？

我有一个有两个日期时间列的熊猫数据框，我想计算“商业会议记录”中列之间的时间间隔。使用偏移量方法添加业务时间间隔很容易，但我似乎无法找到构建的内容，可以在工作日，小时，分钟和秒内返回timedelta。我对Python很陌生，所以很可能我错过了一些东西。感谢，尼克

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Groupby.sum（）给出ValueError：在timedelta操作中溢出

我正在寻找一个涉及Timedeltas的转换解决方案。以下是最小和最大的特征值： timeseries['column'].min() timeseries['column'].max() 分别给出了 Timedelta('0 days 11:05:14') Timedelta('23743 days 06:25:08') 。我怎么能做到以下几点，同时保留时间分辨率： summed

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差异从两列值成一列

我读的CSV到数据帧是这样的： import pandas as pd data = pd.read_csv('mydata.csv', encoding = 'ISO-8859-1') 和数据框看起来是这样的： first_time second_time 1 11/2/17 0:05 11/2/17 0:09 2 12/2/17 0:40 12/2/17 0:17 3 1

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mysql的给一个错误的timeDiff测量出20的右

我有以下查询： SELECT `Time`, `Resolution`, HOUR(TIMEDIFF(`Resolution`,`Time`)), TIMEDIFF(`Resolution`,`Time`), datediff(`Resolution`,`Time`) FROM Cases; 为了调试，我添加了TIMEDIFF没有前一小时，只是为了看看

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Timedelta不受支持的days组件| python 2.7

我从字典中提取timetamp，然后将其转换为时间格式。当我尝试使用时间delta它得到误差datetime.datetime.now()比较： dict={'Username': 'abc', 'Timestamp': '5/17/2017 16:52:35', 'GroupName': 'Cpositive'} dictime=dict["Timestamp"] dictime = d

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使用timedelta在python中添加15分钟到当前时间戳

标题说明了一切。我正在编写一个脚本来向API发出预定的GET请求。我希望在下一次API调用时打印，这将是前一次调用的15分钟。我很接近，但已运行到以下错误：TypeError: a float is required 这里是我的代码： import time, datetime from datetime import datetime, timedelta while True:

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Python 2.6 - 如何从时间戳获得点位时间

我正在使用包含每个timestamp和value列的记录的cx_Oracle数据库。我需要为每小时存储的记录（每天24个插槽：00-01,01-02 ... 23-00）详细说明avg，min或sum或其他聚合函数（根据配置文件）。每张表都以不同的时间戳开始，可能是十年前或昨天，所以我应该考虑从第一个时间戳的小时开始汇总记录。假设第一个时间戳是14h：43m：20s，则该记录将被存储在14-15插

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如何从pandas.datetime64的列构造经过时间列？

我有一个包含一列用数据帧： 3 3/20/2017 8:00:36 PM 4 3/20/2017 8:01:09 PM 5 3/20/2017 8:01:43 PM Name: ActualTime, dtype: object 我想创建一个以秒为单位经过时间的列。 0 33 67 尝试之类的东西： t0 = pd.to_datetime(x,unit='s') t1 = pd

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如何将pd.to_timedelta（）转换为time（）对象？

我需要得到0 days 08:00:00到08:00:00。代码： import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'Slot_no':[1,2,3,4,5,6,7], 'start_time':['0:01:00','8:01:00','10:01:00','12:01:00','14:01:00','18:01:00','20:01:00'], 'en

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如何在python datetime.datetime中消除额外的0微秒？

我正在写一些代码，我需要比较两个日期来自不同源（API和DB），但我有一些问题：这是API和DB给我回： import datetime a = datetime.datetime(2016, 8, 5, 3, 0, 23, 30000) b ='2016-08-05T03:00:23.3' 如果我比较一个== b口收到假，所以我试图格式化这种方式的第一个值： a.strftime("%