pandas时间相减为正负

在pandas中，时间相减的结果可以是正数，也可以是负数，具体取决于两个时间的先后顺序。

例如，假设有两个时间戳：t1和t2，其中t1比t2晚。那么t1-t2的结果将是一个负数，表示t1比t2早多少时间；而t2-t1的结果将是一个正数，表示t2比t1早多少时间。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

t1 = pd.Timestamp('2021-01-01 00:00:00')
t2 = pd.Timestamp('2020-12-31 00:00:00')

delta = t1 - t2
print(delta)  # 输出为 1 days 00:00:00

delta = t2 - t1
print(delta)  # 输出为 -1 days +00:00:00

可以看到，t1-t2的结果是一个正数1，而t2-t1的结果是一个负数-1。

相关问题

pandas两列相减

在pandas中，可以使用subtract()函数来计算两列的差异。例如，如果我们有一个名为df的数据框，其中包含两列名为col1和col2，我们可以使用df['col1'].subtract(df['col2'])来计算这两列的差值。这将返回一个新的Series对象，其中包含每对相应的元素之间的差异值。

pandas time相减

在Pandas中，如果你想要计算两个时间差（通常是`pandas.Timestamp`或`pandas.DatetimeIndex`对象），可以使用`-`运算符或`Timedelta`对象。这里有几个常见操作：

1. **直接相减**：
如果你需要简单地得到两个日期之间的差异，比如求出每个数据点与基准日期的差距，可以这样做：

   datetime1 - datetime2

结果是一个`pandas.Timedelta`对象。

2. **对齐相减**：
如果两个时间序列长度不同，`-`运算会自动对齐它们并在每个位置进行差分：

   series1 - series2

这里`series1`和`series2`通常是`pandas.Series`，包含相同的索引以便进行对齐。

3. **添加到DataFrame列**：
你也可以将`Timedelta`加到DataFrame的某一列上，调整其时间戳：

   df['new_column'] = df['datetime_column'] + timedelta_object

4. **时间差转换为其他单位**：
要将时间差转换为其他单位（如小时、分钟等），可以使用`.dt`属性：

   (datetime1 - datetime2).dt.total_seconds()