pandas库语言新增加增加一列值判断，检验时间字段为空的，用处理时间减去接收时间字段，检验时间不为空，用处理时间减去检验时间字段的代码

好的，以下是针对你的问题的代码：

import pandas as pd

# 读取数据到 DataFrame
df = pd.read_csv('文件路径/文件名.csv')

# 新增一列：时间差（秒）
df['时间差（秒）'] = df.apply(lambda row: 
                             (row['处理时间'] - row['接收时间']).total_seconds() 
                             if pd.isnull(row['检验时间']) 
                             else (row['处理时间'] - row['检验时间']).total_seconds(), 
                             axis=1)

# 保存 DataFrame 到文件
df.to_csv('文件路径/文件名.csv', index=False)

其中，`文件路径/文件名.csv` 需要替换成你的实际文件路径和文件名，`时间差（秒）` 是新列的列名，你可以自行替换成其他列名。这段代码会读取一个 CSV 文件到 DataFrame，然后根据时间字段是否为空，选择不同的时间字段进行计算，最后新增一列记录时间差的秒数，并将 DataFrame 保存回 CSV 文件。

相关问题

用pandas库新增加一列，检验时间字段为空的，用处理时间减去接收时间字段，检验时间不为空

好的，针对你的问题，我来给你提供一下代码：

首先，假设你的 DataFrame 叫做 `df`，时间字段叫做 `time`，接收时间字段叫做 `receive_time`，则可以使用以下代码新增加一列：

df['time_diff'] = None

接着，使用 Pandas 的 `notnull()` 函数筛选出检验时间不为空的行，再使用 Pandas 的 `apply()` 函数对这些行进行处理，计算时间差，并把结果赋值给 `time_diff` 列：

import pandas as pd

def calculate_time_diff(row):
    if pd.notnull(row['time']):
        return row['time'] - row['receive_time']
    else:
        return None

not_null_rows = df[pd.notnull(df['time'])]
df.loc[not_null_rows.index, 'time_diff'] = not_null_rows.apply(calculate_time_diff, axis=1)

这段代码首先定义了一个 `calculate_time_diff()` 函数，用来计算时间差。然后，使用 Pandas 的 `notnull()` 函数筛选出检验时间不为空的行，将这些行的索引保存到 `not_null_rows` 变量中。最后，使用 `apply()` 函数对这些行进行处理，并把结果赋值给 `time_diff` 列。注意，`apply()` 函数的 `axis` 参数必须设置为 1，表示按行进行处理。

这样，就可以新增加一列，并计算出时间差了。希望能对你有所帮助！

用pandas库新增加一列，检验时间字段为空的，用处理时间减去接收时间字段，检验时间不为空，用处理时间减去检验时间字段的代码

好的，针对你的问题，这里给出两个代码示例，分别是针对检验时间字段为空和不为空的情况。

1. 检验时间字段为空的情况：

首先，仍然假设你的 DataFrame 叫做 `df`，时间字段叫做 `time`，接收时间字段叫做 `receive_time`，则可以使用以下代码新增加一列：

df['time_diff'] = None

接着，使用 Pandas 的 `isnull()` 函数筛选出检验时间为空的行，再使用 Pandas 的 `apply()` 函数对这些行进行处理，计算时间差，并把结果赋值给 `time_diff` 列：

import pandas as pd

def calculate_time_diff(row):
    if pd.isnull(row['time']):
        return row['processing_time'] - row['receive_time']
    else:
        return None

null_rows = df[pd.isnull(df['time'])]
df.loc[null_rows.index, 'time_diff'] = null_rows.apply(calculate_time_diff, axis=1)

这段代码与之前的类似，只是将 `notnull()` 改为了 `isnull()`，并在 `calculate_time_diff()` 函数中进行了计算。同样需要注意 `apply()` 函数的 `axis` 参数必须设置为 1。

2. 检验时间字段不为空的情况：

同样地，使用以下代码新增加一列：

df['time_diff'] = None

接着，使用 Pandas 的 `notnull()` 函数筛选出检验时间不为空的行，再使用 Pandas 的 `apply()` 函数对这些行进行处理，计算时间差，并把结果赋值给 `time_diff` 列：

import pandas as pd

def calculate_time_diff(row):
    if pd.notnull(row['time']):
        return row['processing_time'] - row['time']
    else:
        return None

not_null_rows = df[pd.notnull(df['time'])]
df.loc[not_null_rows.index, 'time_diff'] = not_null_rows.apply(calculate_time_diff, axis=1)

这段代码与之前的类似，只是将 `isnull()` 改为了 `notnull()`，并在 `calculate_time_diff()` 函数中进行了计算。同样需要注意 `apply()` 函数的 `axis` 参数必须设置为 1。

希望这两个代码示例能够帮到你！