在Pandas中计算时间列与上一行的秒级时间差

要实现需求，只需三步操作：

1. 将字符串格式的'time'列转换为datetime类型
   原始列是m/d/yyyy h:mm:ss格式的字符串，必须先转为Pandas的datetime类型才能进行时间计算：

   import pandas as pd
   
   # 假设你的DataFrame名为df
   df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%m/%d/%Y %H:%M:%S')
   

2. 计算行与上一行的时间差并转为秒
   使用diff()方法计算相邻行的时间差，再通过dt.total_seconds()将Timedelta类型转换为总秒数：

   df['SEC'] = df['time'].diff().dt.total_seconds()
   

3. 处理第一行的空值（可选）
   第一行没有上一行数据，计算结果会是NaN，如果要和示例一样显示为空字符串，可填充空值：

   df['SEC'] = df['SEC'].fillna('')
   

最终得到的结果如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luis