pandas 是数据处理的利器，非常方便进行表格数据处理，用过的人应该都很清楚，没接触的可以自行查阅pandas 官网。
需求介绍最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题，需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差，之前有用过 dataframe 的 diff 函数，但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作，即结果为当前行减去上一行的差值，所以直观的以为时间字段无法进行此项操作。于是我使用了最原始的方式，循环遍历 dataframe 每一行，逐行求时间差，将其存入数组中，最后此数组即为结果。
解决方案今天，再看代码的时候，想到为什么不尝试一下 diff 对于时间字段到底会得到什么结果呢？于是尝试了一下，并发现了些新东西，本文就将这个过程记录一下。
数据存在 csv 文件中，内容如下：
time 2020-02-01 8:00 2020-02-01 8:10 2020-02-01 8:20 2020-02-01 8:30 2020-02-01 8:40 2020-02-01 9:00 2020-02-01 9:10 2020-02-01 9:40 2020-02-01 10:00 2020-02-02 10:00读取文件，并进行 diff 操作，代码段如下：
import pandas as pd df = pd.read_csv('/your/file/path.csv', parse_dates=['time']) time_diff = df['time'].diff() print(time_diff)其中 read_csv 为从硬盘中读取文件，parse_dates=['time'] 表示将 time 字段解析为时间。得到如下结果：
0 NaT 1 0 days 00:10:00 2 0 days 00:10:00 3 0 days 00:10:00 4 0 days 00:10:00 5 0 days 00:20:00 6 0 days 00:10:00 7 0 days 00:30:00 8 0 days 00:20:00 9 1 days 00:00:00 Name: time, dtype: timedelta64[ns]从中我们可以看出， diff 操作对于时间字段确实有效，并真实的得到了上下行之间的时间差，只是使用 timedelta64[ns] 进行存储，而不是我们通常想到的秒。这样我们的问题就变的简单了，只需要将结果中的 timedelta64[ns] 类型转为秒数就可以了，之前从未接触过 timedelta64[ns] 字段，如何转呢？google 了一下，找到一个非常简单的解决方案，只需要将 timedelta64[ns] 强制转为 timedelta64[s] 即可，如下：
time_diff = time_diff.astype('timedelta64[s]') print(time_diff)结果如下：
0 NaN 1 600.0 2 600.0 3 600.0 4 600.0 5 1200.0 6 600.0 7 1800.0 8 1200.0 9 86400.0 Name: time, dtype: float64可以看到，我们已经得到了以秒数为单位的上下行时间差，达到了想要的效果。
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