Pandas无法对时间对象执行减法？创建Trip_Time列时持续报错

问题根源 #

你把ATD和ATA转成了datetime.time类型，而Python的time对象不支持直接减法运算，这就是报错的核心原因。

修正方案：保留完整Datetime对象 #

直接将时间转换为完整的datetime对象（默认日期不影响时间差计算），就能直接相减得到时间差：

from datetime import datetime
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据，无需提前转字符串，pd.to_datetime可直接处理数字格式的时间
df = pd.read_csv('log_may.csv')

# 转换为完整datetime对象（默认日期为1900-01-01，不影响时间差计算）
df['ATD'] = pd.to_datetime(df['ATD'], format='%H%M')
df['ATA'] = pd.to_datetime(df['ATA'], format='%H%M')

# 计算行程时长，结果为timedelta类型（可直接显示时分秒）
df['Trip_Time'] = df['ATA'] - df['ATD']

# 可选：转换为分钟数（方便后续数值分析）
df['Trip_Time_Minutes'] = df['Trip_Time'].dt.total_seconds() / 60

另一种思路：转成Timedelta类型 #

如果不想保留日期部分，也可以直接把时间转成当天的时间差（Timedelta）：

df = pd.read_csv('log_may.csv')

# 把数字格式的时间转成HH:MM:SS字符串，再转换为Timedelta
def time_to_timedelta(time_val):
    time_str = str(time_val).zfill(4)  # 确保是4位格式，比如900补为0900
    return pd.to_timedelta(f"{time_str[:2]}:{time_str[2:]}:00")

df['ATD'] = df['ATD'].apply(time_to_timedelta)
df['ATA'] = df['ATA'].apply(time_to_timedelta)
df['Trip_Time'] = df['ATA'] - df['ATD']

样例数据运行结果 #

针对你提供的测试数据，最终输出会是：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17332177