我想在pandas数据框中创建一个新列,它是从数据帧开始经过的时间.我正在将日志文件导入到具有数据时间信息的数据框中,但是访问s_df ['delta_t']中的total_seconds()函数不起作用.如果我访问列的各个元素(s_df ['delta_t'].iloc [8] .total_seconds()),它可以工作,但我想用total_seconds()创建一个新列,我的尝试失败了.
s_df['t'] = s_df.index # s_df['t] is a column of datetime
s_df['delta_t'] = ( s_df['t'] - s_df['t'].iloc[0]) # time since start of data frame
s_df['elapsed_seconds'] = # want column s_df['delta_t'].total_seconds()
我有一个数据框，它显示的类型为
signup_time 151112 non-null datetime64[ns]
purchase_time 151112 non-null datetime64[ns]
实际值采用格式 2015-02-24 22:55:49
当我减去两行时，我会得到天数的差异，例如52 days 03:51:22
如何在几秒钟内获得差异值