如何计算Pandas DataFrame时间戳索引的timedelta？

你报错的核心原因是向pd.TimedeltaIndex()传入了完整的DataFrame对象，而该方法需要接收时间差类的输入数据，且你要处理的对象是DataFrame的时间索引，而非整个数据集。

场景1：计算相邻两行索引的时间差 #

直接调用时间索引的diff方法即可：

# 时间差默认保留纳秒单位
df['elapsed_from_prev'] = df.index.to_series().diff()

# 如果需要转为分钟的数值格式，可以按以下方式处理
df['elapsed_minutes'] = df.index.to_series().diff().dt.total_seconds() / 60

场景2：计算每行索引距离数据集最早时间点的时间差 #

直接做索引和起始时间的差值运算即可：

# 取数据集最早的时间戳作为基准
start_ts = df.index.min()
df['elapsed_from_start'] = df.index - start_ts

# 如需转为小时的数值格式
df['elapsed_hours'] = (df.index - start_ts).dt.total_seconds() / 3600

如果你一定要用pd.TimedeltaIndex()实现，可以按以下正确写法传入索引差值：

df['elapsed_from_start'] = pd.TimedeltaIndex(df.index - df.index.min())

你之前直接把df传给pd.TimedeltaIndex()，方法会读取整个DataFrame的所有值做转换，维度和你要赋值的单列不匹配，才会抛出元素数量不符的错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bbartling