使用 Pandas 对 TimeDelta 对象进行加法和减法 - Python

TimeDelta模块用于表示 pandas 模块中的时间，可以有多种使用方式。执行加法和减法等操作对于每种语言都非常重要，但在日期和时间上执行这些任务可能非常有价值。

TimeDelta 数据帧或系列上的操作 –

1) 加法 –

df['Result'] = df['TimeDelta1'] + df['TimeDelta2']

2) 减法——

df['Result'] = df['TimeDelta1'] - df['TimeDelta2']

返回：执行操作后返回数据帧。

示例 #1：

在这个例子中，我们可以看到，通过对 date 和 time 使用各种操作，我们能够在具有 TimeDelta 对象值的数据帧上获得加法和减法。

Python3

# import pandas and numpy
import pandas as pd
import numpy as np
  
# Perform addition operation
a = pd.Series(pd.date_range('2020-8-10', periods=5, freq='D'))
b = pd.Series([pd.Timedelta(days=i) for i in range(5)])
  
gfg = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b})
gfg['Result'] = gfg['A'] + gfg['B']
  
print(gfg)

输出 ：

            A             B        Result

0 2020-08-10 0 days 2020-08-10

1 2020-08-11 1 days 2020-08-12

2 2020-08-12 2 days 2020-08-14

3 2020-08-13 3 days 2020-08-16

4 2020-08-14 4 days 2020-08-18

示例 #2：

Python3

# import pandas and numpy
import pandas as pd
import numpy as np
  
# Perform addition operation
a = pd.Series(pd.date_range('2020-8-10', periods=4, freq='D'))
b = pd.Series([pd.Timedelta(days=i) for i in range(4)])
  
gfg = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b})
gfg['Result'] = gfg['A'] - gfg['B']
  
print(gfg)

输出 ：

           A             B        Result

0 2020-08-10 0 days 2020-08-10

1 2020-08-11 1 days 2020-08-10

2 2020-08-12 2 days 2020-08-10

3 2020-08-13 3 days 2020-08-10