Pandas中如何计算两列时间差并将结果存入DataFrame新增列

你需要先将字符串格式的时间列转换为pandas原生的datetime类型，再做差值计算即可，完整代码如下：

import pandas as pd

# 按你数据的时间格式解析两列时间，避免自动解析出错
trades_df['Open Time'] = pd.to_datetime(trades_df['Open Time'], format='%d-%m-%Y %H:%M')
trades_df['Close Time'] = pd.to_datetime(trades_df['Close Time'], format='%d-%m-%Y %H:%M')

# 计算时间差生成time_spent列
trades_df['time_spent'] = trades_df['Close Time'] - trades_df['Open Time']

处理后你示例里的两行数据对应的time_spent值分别为0 days 00:29:00、11 days 09:11:00，是pandas的timedelta类型，支持直接做时间相关的运算。

如果你需要得到数值型的时长结果，可以用如下方式转换为指定单位：

# 转为总分钟数
trades_df['time_spent_total_min'] = trades_df['time_spent'].dt.total_seconds() / 60

# 转为总小时数
trades_df['time_spent_total_hour'] = trades_df['time_spent'].dt.total_seconds() / 3600

注意：必须手动指定format='%d-%m-%Y %H:%M'参数，否则pandas自动推断时间格式时，很容易把日-月-年的格式误判为月-日-年，导致时间解析错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user18587858