新增加增加一列判断，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，针对你的问题，这里给出使用 Pandas 判断并新增加一列的代码示例，包括检验时间字段为空和不为空的情况。

import pandas as pd

# 检验时间字段为空的情况
df['time_diff'] = pd.NaT
null_time_mask = pd.isnull(df['time'])
df.loc[null_time_mask, 'time_diff'] = df['processing_time'] - df['receive_time']

# 检验时间字段不为空的情况
not_null_time_mask = pd.notnull(df['time'])
df.loc[not_null_time_mask, 'time_diff'] = df['processing_time'] - df['time']

这段代码首先新增加一列 `time_diff`，并使用 `pd.NaT` 初始化。然后，使用 Pandas 的 `isnull()` 函数筛选出检验时间为空的行，使用 `loc[]` 方法定位到这些行，并计算时间差，将结果赋值给 `time_diff` 列。接着，使用 Pandas 的 `notnull()` 函数筛选出检验时间不为空的行，同样使用 `loc[]` 方法定位到这些行，并计算时间差，将结果赋值给 `time_diff` 列。

希望这个代码示例能够帮到你！

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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！

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：

SELECT
    *,
    CASE WHEN [检验时间] IS NULL THEN DATEDIFF(second, [接收时间], [处理时间])
         ELSE DATEDIFF(second, [检验时间], [处理时间]) END AS [时间差（秒）]
FROM [表名]
WHERE [时间字段] IS NULL;

这是使用 SQL 语句进行查询的示例，其中 `表名` 需要替换成你的实际表名，`时间字段` 需要替换成你想要检验的时间字段名。该查询会根据时间字段是否为空，选择不同的时间字段进行计算，最后返回一个名为 `时间差（秒）` 的新列，该列记录了时间差的秒数。