如何计算Pandas datetime列的累计时长并新增秒级时长列

嘿，我来帮你搞定这个需求！你已经成功把time列转换成了datetime类型，接下来新增累计时长列其实很简单，这里有两种实用的方法：

方法一：直接与起始时间做差 #

这种方法最直观，每条记录的时间减去第一条记录的时间，再把时间差转换成总秒数即可：

import pandas as pd

# 初始化你的DataFrame
df = pd.DataFrame ({'time': ['2014-05-01 18:47:05', '2014-05-01 18:47:06', '2014-05-02 18:47:08', '2014-05-02 18:47:10', '2014-05-02 18:47:11']})
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

# 计算累计时长（秒）
df['duration'] = (df['time'] - df['time'].iloc[0]).dt.total_seconds()

运行后你会得到想要的结果：

time  duration
0 2014-05-01 18:47:05       0.0
1 2014-05-01 18:47:06       1.0
2 2014-05-02 18:47:08    86403.0
3 2014-05-02 18:47:10    86405.0
4 2014-05-02 18:47:11    86406.0

方法二：相邻时间差累加 #

如果你更倾向于通过计算相邻记录的时间差再累加，也可以这么做：

# 先计算相邻时间差，再填充第一条的空值（0），最后累加
df['duration'] = df['time'].diff().dt.total_seconds().fillna(0).cumsum()

这个方法得到的结果和第一种完全一致，适合需要灵活调整起始逻辑的场景。

小提示 #

dt.total_seconds()会自动把天、小时、分钟等时间单位全部转换成秒，不用你手动换算，非常方便！

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