如何用Pandas计算DataFrame两个datetime列的分钟级时间差？

问题根源 #

你当前的代码存在三处问题，导致输出不符合预期：

• 语法错误：新增列的字段名字符串未闭合，你写的是df['trip_duration]，少了字段名后的单引号，实际运行时会直接触发语法报错。
• 时间差的计算顺序颠倒。计算两时间点的间隔时长，逻辑上应为结束时间 - 开始时间，你当前代码是用开始时间减结束时间，方向完全相反，因此跨天的样本会出现带-1 days的特殊时间差格式（比如你得到的-1 days +23:32:00等价于实际间隔-28分钟），数值符号与实际时长相反。
• 未对计算结果做单位转换。两个datetime列直接相减得到的是Timedelta类型的时间间隔对象，不是你需要的、以分钟为单位的纯数值列。

可直接运行的修正代码 #

# 先将两个原始文本列统一转换为pandas可识别的datetime类型
start_time = pd.to_datetime(df['Start date'])
end_time = pd.to_datetime(df['End date'])

# 按正确顺序计算间隔，并将所有时间维度折算为纯分钟数值
df['trip_duration'] = (end_time - start_time).dt.total_minutes()

注：必须使用total_minutes()方法做转换，不能直接取秒数/小时数做换算——如果只取seconds属性做计算，跨天的时间差会遗漏“天”维度的折算，导致结果严重偏差。

对应你示例数据的输出结果 #

按照上述代码运行后，生成的trip_duration列值为：

• 第一行：28.0 分钟（11/30 23:58 到 12/01 0:26 的实际间隔）
• 第二行：5.0 分钟（11/30 23:56 到 12/01 0:01 的实际间隔）
• 第三行：18.0 分钟（11/30 23:18 到 11/30 23:36 的实际间隔）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mike_duaud