Python计算pandas两列时间差时如何忽略非时间字符串无效值

你原先的代码报错的核心原因是Complete列混杂了非时间字符串，列类型为通用object类型，无法直接进行时间减法运算，统一转datetime类型后就能正常运算。
首先用pd.to_datetime()的errors='coerce'参数处理时间列，将无法解析为时间的无效值（比如你的'open'）自动转为空时间值NaT，pandas做时间运算时会自动跳过NaT所在行，不会报错：

• 第一步：统一转换两列为标准datetime类型

import pandas as pd
# 转换时自动把无效值转为NaT
df['Create'] = pd.to_datetime(df['Create'], errors='coerce')
df['Complete'] = pd.to_datetime(df['Complete'], errors='coerce')

• 第二步：计算时间差并转换为分钟单位

# 计算完的timedelta转总秒数后除以60得到分钟数
df['diff_mins'] = (df['Create'] - df['Complete']).dt.total_seconds() / 60

如果后续不需要保留无效行，运算完可以直接过滤掉diff_mins是空的行：

df = df.dropna(subset=['diff_mins'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ad282189323213