Python日期时间差的计算（天/小时/分钟）及timedelta函数的使用（附python代码）

背景描述

数据分析中会遇到日期、时间的计算，主要包括以下几种情况：

对2个日期进行时间差值的计算或与目标时长进行比较，如：计算天数(days)、小时数(hours)、分钟数(minutes)，秒数(seconds）等
对已知日期进行转换，增加或减少天数（days）、小时数（hours)等，如计算昨天的日期，半年后的日期等
提取日期中的年份、月份和日子等信息
本文主要针对问题1和问题2，关于问题3，请查看博文：“python提取年月日遇到的问题”（链接：添加链接描述）

解决方法：

对2个日期进行时间差值的计算：
将日期都转换为datetime类 --》2个日期直接进行运算（如加减）–》对计算差值进行天数（days）和秒数(seconds)的提取
对已知日期进行转换，如增加或减少（天/小时/分钟）：使用timedelta()函数来解决

示例代码（Python）:

1. 对2个日期进行时间差值的计算

1.1 对直接输入的日期进行时间差计算

import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import *# 输入2个日期
date1 = "2022.05.11 13:30:00"
date2 = "2022.05.10 12:00:00"# 将输入的日期转换为“datetime.datetime”类型
# 由于日期的类型是字符串，因此不能直接进行计算，会报错
date1 = datetime.strptime(date1, "%Y.%m.%d %H:%M:%S")
date2 = datetime.strptime(date2, "%Y.%m.%d %H:%M:%S")
print(" date1:", date1, "\n" ,"date2:", date2)
print(" 2个日期的类型分别是:\n", type(date1), type(date2))

# 计算时间差：时间差的类型为“datetime.timedelta”类型
duration = date1 - date2
duration

# 对计算差值进行天数（days）和秒数(seconds)的提取，并将秒数转换为小时数
day = duration.days
hour = duration.seconds/3600
print("days:", day)
print("hours:", hour)

小结：

由于计算的时间差需要精确到小时/分钟/秒等，因此需要将日期类型转换为“datetime.datetime类型”后进行计算。
运算得到的时间差值，其类型为“datetime.timedelta”，包括2部分：days: 多少天，seconds: 多少秒。
时间差值的提取：天数（days）= durations.days; 秒数（seconds）= durations.seconds，
可根据提取出来的秒数再换算为多少小时或多少分钟。

1.2 DataFrame的时间差计算

import pandas as pd
from datetime import *# 建立计算时间差的数据表(Dataframe)
li = [["2021-05-6 10:00:00", "2022-05-10 08:30:00"], ["2022-05-7 08:30:00", "2022-05-10 12:30:00"], ["2022-05-9 12:00:00", "2022-05-10 14:30:00"]]
df = pd.DataFrame(li, columns=["date1", "date2"])# 将数据数据转换为“datetime.datetime类型”
df.date1 = df.date1.map(lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
df.date2 = df.date2.map(lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
df

# 计算时间差
df["duration"] = df.date2 - df.date1# 对计算差值进行天数（days）和秒数(seconds)的提取，并将秒数转换为小时数
df["day"] = df.duration.map(lambda x: x.days)
df["hour"] = df.duration.map(lambda x: x.seconds/3600)
df

小结

在Dataframe中用同样的方法也能计算出两列日期时间的差值，包括天数和小时数，并且跨年度的计算也是可以的
日常工作中，可以使用提取出来的天数/小时数等与目标时长进行比较，建立效率评估指标（如：按时接收率%，商家正确揽收率%等）

2. 对已知日期进行增减计算（天/小时/分钟）：使用timedelta()函数来解决

2.1 timedelta()函数的简介

timedelta()函数的构造：
datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, minutes=0, hours=0, weeks=0)
对参数设定具体的值，达到计算的要求，如：
设定：days=1 – 在原有时间上增加1天；
设定：minutes=-30 – 在原有时间上减少30分钟

2.2 timedelta()函数的使用

# 1. timedelta()的基本用法
dt1 = datetime(2022, 5, 12, 8, 30, 0)
dt2 = dt1 + timedelta(days = 1)
dt3 = dt1 + timedelta(minutes = -30)
print("dt1:", dt1)
print("dt2:", dt2)
print("dt3:", dt3)

# 2. timedelta在dataframe中使用是，有广播的作用
li = [["2022-05-6 10:00:00", "2022-05-10 08:30:00"], ["2022-05-7 08:30:00", "2022-05-10 12:30:00"], ["2022-05-9 12:00:00", "2022-05-10 14:30:00"]]
df = pd.DataFrame(li, columns=["date1", "date2"])
df.date1 = df.date1.map(lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
df.date2 = df.date2.map(lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
df["var1"] = df.date1 + timedelta(hours=1)
df["var2"] = df.date2 + timedelta(days=30)
df

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