pandas 日期比较大小_计算pandas Dataframe中的日期时间差异

我有以下数据帧：

data = [

("10/10/2016","A"),

("10/10/2016","B"),

("09/12/2016","B"),

("09/12/2016","A"),

("08/11/2016","A"),

("08/11/2016","C")]

#Create DataFrame base

df = pd.DataFrame(data, columns=("Time","User"))

# Convert time column to correct format for time calculations

df["Time"] = pd.to_datetime(df["Time"], '%m/%d/%Y')

每行表示用户何时进行特定操作 . 我想计算 each 用户执行该特定操作的频率(以天为单位) .

假设用户A在2016年11月8日第一次交易，然后他在2016年12月9日再次交易，即大约30天后交易 . 然后，他在第二次交易后大约29天后于2016年10月10日再次交易 . 因此，他的平均频率为(29 30)/ 2 .

最有效的方法是什么？

提前致谢！

更新

我编写了以下函数来计算我想要的输出 .

from datetime import timedelta

def averagetime(a):

numdeltas = len(a) - 1

sumdeltas = 0

i = 1

while i < len(a):

delta = abs((a[i] - a[i-1]).days)

sumdeltas += delta

i += 1

if numdeltas > 1:

avg = sumdeltas / numdeltas

else:

avg = 'NaN'

return avg

它正常工作，例如，当我传递整个“时间”列时：

averagetime(df["Time"])

但是当我尝试在分组后应用它时，它会给我一个错误 .

df.groupby('User')['Time'].apply(averagetime)

有什么建议我可以解决上述问题吗？

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