pandasql中时间差计算结果自动舍入为天不显示时分秒问题咨询

计算两个timestamp类型字段的时间差时，结果自动舍入到天级别，小时、分钟、秒的差值信息完全丢失，无法通过简单乘以24/60这类单位换算方式修复，后续还需要基于该时间差值开展其他乘法运算，已尝试多种方案均无效。
原查询代码如下：

query = '''
WITH lagging_column as 
(SELECT 
ACCOUNT,
FULL_TABLE_NAME,
UPDATE_TIME as first_time, 
LAG(UPDATE_TIME) OVER(PARTITION BY ACCOUNT, FULL_TABLE_NAME ORDER BY UPDATE_TIME) as previous_time
FROM mont_df
ORDER BY ACCOUNT, FULL_TABLE_NAME, first_time)
Select
ACCOUNT,
FULL_TABLE_NAME,
first_time,
previous_time,
cast (first_time as timestamp)  - cast(previous_time as timestamp) as update_diff
from lagging_column 
where first_time != previous_time  
'''

mysql(query)

MySQL里直接用减号计算两个时间类型字段的差值时，会先把时间转换成YYYYMMDDHHMMSS格式的纯数字再做减法，不会返回精确的时间间隔类型，最终只会保留整数天的差值，时分秒部分的精度会直接丢失，这种计算逻辑本身的缺陷没法通过后续乘系数换算弥补。

不要直接用减号计算时间差，改用TIMESTAMPDIFF函数按你需要的最小精度返回差值，后续做乘法运算也不会有精度问题：

• 要秒级精度的原始差值，直接返回秒数即可：

TIMESTAMPDIFF(SECOND, previous_time, first_time) as update_diff

• 要保留时分秒占比的天级差值，基于秒级结果换算即可：

TIMESTAMPDIFF(SECOND, previous_time, first_time) / 86400 as update_diff_day

• 要返回HH:MM:SS格式的时间间隔，可以配合SEC_TO_TIME函数使用：

SEC_TO_TIME(TIMESTAMPDIFF(SECOND, previous_time, first_time)) as update_diff_interval

注意：原查询里对first_time和previous_time重复做timestamp类型转换是多余的，字段本身已经是timestamp类型，这步转换不会解决精度问题，直接替换掉原来的减法计算部分即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者imtherealmikey1