使用熊猫 Python 对时间增量对象进行加减运算
原文:https://www . geeksforgeeks . org/time delta 加减运算-对象-使用-pandas-python/
TimeDelta 模块用于表示熊猫模块中的时间，可以有多种使用方式。执行像加法和减法这样的操作对于每种语言都非常重要，但是在日期和时间上执行这些任务可能非常有价值。
对时间增量数据帧或系列的操作–
1)添加–
df['Result'] = df['TimeDelta1'] + df['TimeDelta2']
2)减法–
df['Result'] = df['TimeDelta1'] - df['TimeDelta2']
返回:执行操作后返回数据帧。
示例#1 :
在这个例子中，我们可以看到，通过对日期和时间使用各种操作，我们能够对具有时间增量对象值的数据帧进行加减运算。
Python 3
# import pandas and numpy
import pandas as pd
import numpy as np
# Perform addition operation
a = pd.Series(pd.date_range('2020-8-10', periods=5, freq='D'))
b = pd.Series([pd.Timedelta(days=i) for i in range(5)])
gfg = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b})
gfg['Result'] = gfg['A'] + gfg['B']
print(gfg)
输出:
最佳结果
0 2020-08-10 0 天 2020-08-10
1 2020-08-11 1 天 2020-08-12
2 2020-08-12 2 天 2020-08-14
3 2020-08-13 3 天 2020-08-16
2020-08-14 4 天 2020-08-18
例 2 :
Python 3
# import pandas and numpy
import pandas as pd
import numpy as np
# Perform addition operation
a = pd.Series(pd.date_range('2020-8-10', periods=4, freq='D'))
b = pd.Series([pd.Timedelta(days=i) for i in range(4)])
gfg = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b})
gfg['Result'] = gfg['A'] - gfg['B']
print(gfg)
输出:
最佳结果
0 2020-08-10 0 天 2020-08-10
1 2020-08-11 1 天 2020-08-10
2 2020-08-12 2 天 2020-08-10
3 2020-08-13 3 天 2020-08-10
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