如何使用Pandas计算两时间戳列的天数差值并新增配送延迟列

没问题，我来帮你搞定这个需求！要计算订单时间和配送时间的天数差并取整，咱们可以按以下步骤来操作：

步骤说明 #

1. 转换日期时间格式：首先得把DataFrame里的字符串类型日期时间转换成pandas能识别的datetime类型，不然没法计算时间差。
2. 计算时间差：用配送时间减去订单时间，得到Timedelta类型的结果，这个结果会包含天、时、分、秒的完整信息。
3. 提取整数天数：直接获取Timedelta对象的days属性，它会自动返回时间差的整数天数部分（比如7天14小时44分46秒的话，days就是7，完全符合你要的取整规则）。
4. 添加新列：把提取到的天数作为新列delivery delay添加到原DataFrame中。

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 你的原始数据集
data = pd.DataFrame({
    'order_date-time':['2017-09-13 08:59:02', '2017-06-28 11:52:20', '2018-05-18 10:25:53', '2017-08-01 18:38:42', '2017-08-10 21:48:40',
                      '2017-07-27 15:11:51', '2018-03-18 21:00:44','2017-08-05 16:59:05', '2017-08-05 16:59:05','2017-06-05 12:22:19'], 
    'delivery_date_time':['2017-09-20 23:43:48', '2017-07-13 20:39:29','2018-06-04 18:34:26','2017-08-09 21:26:33','2017-08-24 20:04:21',
                         '2017-08-31 20:19:52', '2018-03-28 21:57:44','2017-08-14 18:13:03','2017-08-14 18:13:03','2017-06-26 13:52:03']
})

# 1. 转换为datetime类型
data['order_date-time'] = pd.to_datetime(data['order_date-time'])
data['delivery_date_time'] = pd.to_datetime(data['delivery_date_time'])

# 2. 计算时间差并提取整数天数
data['delivery delay'] = (data['delivery_date_time'] - data['order_date-time']).dt.days

# 查看结果
print(data)

结果说明 #

运行这段代码后，你会看到DataFrame多了一列delivery delay，里面的值就是每个订单从下单到配送完成的整数天数差——比如第一个订单的时间差是7天14小时44分46秒，结果就会显示7天，完全满足你的要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nemo92world