我有以下資料框架：
{'Timestamp'/span>: {0: Timestamp('2019-06-07 13:37:00'/span>),
1: Timestamp('2019-03-08 09:10:00')。
2: Timestamp('2019-06-24 11:45:00')。
3: Timestamp('2019-01-10 05:32:00')。
4: Timestamp('2019-01-08 12:24:00')。
5: Timestamp('2019-10-21 13:40:00'),
6: Timestamp('2019-03-07 15:50:00'),
7: Timestamp('2019-02-07 14:48:00')。
8: Timestamp('2019-05-15 09:07:00'),
9: Timestamp('2019-12-10 20:56:00')。
10: Timestamp('2019-01-30 13:58:00'),
11: Timestamp('2019-05-15 08:37:00'),
12: Timestamp('2019-10-03 18:17:00')。
13: Timestamp('2019-01-04 13:23:00'),
14: Timestamp('2019-02-26 13:55:00'),
15: Timestamp('2019-07-30 11:47:00'),
16: Timestamp('2019-11-06 17:35:00'),
17: Timestamp('2019-02-22 08:03:00'),
18: Timestamp('2019-07-17 11:16:00'),
19: Timestamp('2019-09-13 09:24:00')}。
'Col1'/span>: {0: 'B',
1: 'A'。
2: 'A'。
3: 'A'。
4: 'B'。
5: 'A'。
6: 'C'。
7: 'C',
8: 'C',
9: 'C',
10: 'C',
11: 'A'。
12: 'B'。
13: 'A'。
14: 'A',
15: 'B'。
16: 'B',
17: 'B',
18: 'D'。
19: 'D'}}。
我想按Col1分組，對組內的時間戳進行排序，并計算出差異，在第一行填上0。
我試圖用下面的代碼來做這件事，但它沒有給我帶來我所需要的東西：
df.sort_values(by='Timestamp').groupby('Col1') 。
uj5u.com熱心網友回復：
如果我沒有理解錯的話，你想通過["Col1", "Timestamp"]排序，然后.groupby：
df = df.sort_values(by=["Col1", "Timestamp"] )
df["result"] = df.groupby("Col1").diff() .fillna(pd.Timedelta(0)
print(df)
列印：
Timestamp Col1 result
13 2019-01-04 13:23:00 A 0天 00:00:00
3 2019-01-10 05:32:00 A 5天 16:09:00
14 2019-02-26 13:55:00 A 47天 08:23:00
1 2019-03-08 09:10:00 A 9天 19:15:00
11 2019-05-15 08:37:00 A 67天 23:27:00
2 2019-06-24 11:45:00 A 40天 03:08:00
5 2019-10-21 13:40:00 A 119天 01:55:00
4 2019-01-08 12:24:00 B 0天 00:00:00
17 2019-02-22 08:03:00 B 44天 19:39:00
0 2019-06-07 13:37:00 B 105天 05:34:00
15 2019-07-30 11:47:00 B 52天 22:10:00
12 2019-10-03 18:17:00 B 65天 06:30:00
16 2019-11-06 17:35:00 B 33天 23:18:00
10 2019-01-30 13:58:00 C 0天 00:00:00
7 2019-02-07 14:48:00 C 8天 00:50:00
6 2019-03-07 15:50:00 C 28天 01:02:00
8 2019-05-15 09:07:00 C 68天 17:17:00
9 2019-12-10 20:56:00 C 209天 11:49:00
18 2019-07-17 11:16:00 D 0天 00:00:00
19 2019-09-13 09:24:00 D 57天 22:08:00
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