我正在使用python和pandas。
我在数据框中有一些这种格式的时间序列数据:
timeStampStart Measurement
0 2019-02-26 22:47:39.914 810
1 2019-02-26 22:47:40.747 854
2 2019-02-26 22:47:40.743 862
我以这种方式还有其他几个数据集。基本上,我运行了一个实验,该实验会随着时间的推移收集结果,收集
timeStampStart
和一个值。现在,我想抵消所有数据,以使第一个结果从0000-00-00 00:00:00开始,随后的结果只是不同-时间戳记从时间0重新开始。
timeStampStart Measurement
0 0000-00-00 00:00:00.000 810
1 0000-00-00 00:00:00.834 854
2 0000-00-00 00:00:00.830 862
注意:timeStampStart类型为
pandas._libs.tslib.Timestamp
。我该如何实现?
最佳答案
您需要通过减去timeStampStart
列的第一个值来timedeltas,因为带00:00:00
的日期时间不存在:
df['td'] = df['timeStampStart'].sub(df['timeStampStart'].iat[0])
print (df)
timeStampStart Measurement td
0 2019-02-26 22:47:39.914 810 00:00:00
1 2019-02-26 22:47:40.747 854 00:00:00.833000
2 2019-02-26 22:47:40.743 862 00:00:00.829000
print (df.dtypes)
timeStampStart datetime64[ns]
Measurement int64
td timedelta64[ns]
dtype: object