pandas time delta

pandas中的时间差（Time deltas）可以通过两个Timestamp相减得到，使用Timedelta来表示。当将一系列的时间差放入Series中后，Series的类型将变为timedelta64[ns]。生成时间差序列的主要方式是使用pd.to_timedelta函数，该函数返回的类型为timedelta64[ns]。以下是一个例子：
s = pd.to_timedelta(df.Time_Record)
s.head()
0 0 days 00:04:34
1 0 days 00:04:20
2 0 days 00:05:22
3 0 days 00:04:08
4 0 days 00:05:22
Name: Time_Record, dtype: timedelta64[ns]

根据官方文档中的表格，pandas中用于表示时间的数据类型包括Date times（日期时间）、Timestamp、DatetimeIndex（日期时间索引）、Time deltas（时间差）、Timedelta、TimedeltaIndex（时间差索引）、Time spans（时间跨度）、Period、PeriodIndex（时间段索引）和Date offsets（日期偏移）。其中，时间差由Timedelta和TimedeltaIndex表示，其类型为timedelta64[ns]。

相关问题

pandas求时间差

使用 Pandas 的 timedelta 函数可以很方便地完成时间差的计算。首先需要将时间列转换为 datetime 类型，然后使用 timedelta 函数计算时间差。例如，在一个包含起始时间和结束时间的 DataFrame 中，可以使用以下代码计算时间差并添加到 DataFrame 中：

df['time_delta'] = df['end_time'] - df['start_time']

其中，'time_delta' 是新添加的一列，表示时间差。如果需要将时间差转化为其他时间单位，只需将 timedelta 类型转化为总秒数，再除以对应的时间系数即可。

请问pandas中有什么可以代替这个函数：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series

你可以使用pandas中的date_range函数代替该函数。它可以生成一个时间序列，可以指定开始时间、结束时间以及时间间隔。例如，可以使用以下代码生成与您的函数相同的时间序列：

import pandas as pd
import datetime

start = datetime.datetime(2022, 1, 1)
end = datetime.datetime(2022, 1, 10)
t1 = 1
t2 = 0

time_series = pd.date_range(start=start, end=end, freq=f'{t1}D{t2}H').tolist()

print(time_series)