GroupBy - 如何使用 diff() 从 DateTime 中提取秒数

我有以下数据框：

In [372]: df_2
Out[372]: 
        A         ID3            DATETIME
0   B-028  b76cd912ff 2014-10-08 13:43:27
1   B-054  4a57ed0b02 2014-10-08 14:26:19
2   B-076  1a682034f8 2014-10-08 14:29:01
3   B-023  b76cd912ff 2014-10-08 18:39:34
4   B-023  f88g8d7sds 2014-10-08 18:40:18
5   B-033  b76cd912ff 2014-10-08 18:44:30
6   B-032  b76cd912ff 2014-10-08 18:46:00
7   B-037  b76cd912ff 2014-10-08 18:52:15
8   B-046  db959faf02 2014-10-08 18:59:59
9   B-053  b76cd912ff 2014-10-08 19:17:48
10  B-065  b76cd912ff 2014-10-08 19:21:38

我想找到不同条目之间的差异 - 分组依据'ID3'.

我正在尝试使用transform() on a GroupBy像这样：

In [379]: df_2['diff'] = df_2.sort_values(by='DATETIME').groupby('ID3')['DATETIME'].transform(lambda x: x.diff()); df_2['diff']
Out[379]: 
0                    NaT
1                    NaT
2                    NaT
3    1970-01-01 04:56:07
4                    NaT
5    1970-01-01 00:04:56
6    1970-01-01 00:01:30
7    1970-01-01 00:06:15
8                    NaT
9    1970-01-01 00:25:33
10   1970-01-01 00:03:50
Name: diff, dtype: datetime64[ns]

我也尝试过x.diff().astype(int) for lambda，结果完全相同。

两者的数据类型'DATETIME' and 'diff' is: datetime64[ns]

我想要实现的是diff以秒表示，而不是与纪元时间相关的某个时间。

我发现我可以转换df_2['diff'] to TimeDelta然后在此时在一个链式调用中提取秒数，如下所示：

In [405]: df_2['diff'] = pd.to_timedelta(df_2['diff']).map(lambda x: x.total_seconds()); df_2['diff']
Out[407]: 
0         NaN
1         NaN
2         NaN
3     17767.0
4         NaN
5       296.0
6        90.0
7       375.0
8         NaN
9      1533.0
10      230.0
Name: diff, dtype: float64

有没有办法实现这一点（秒作为值df_2['diff']) 在一步中transform而不必在此过程中采取几个步骤？

最后，我已经尝试将其转换为TimeDelta in transform没有任何成功。

谢谢您的帮助！

UPDATE: transform() from class NDFrameGroupBy(GroupBy)似乎没有进行向下转型并且按预期工作：

In [220]: (df_2[['ID3','DATETIME']]
   .....:      .sort_values(by='DATETIME')
   .....:      .groupby('ID3')
   .....:      .transform(lambda x: x.diff().dt.total_seconds())
   .....: )
Out[220]:
    DATETIME
0        NaN
1        NaN
2        NaN
3    17767.0
4        NaN
5      296.0
6       90.0
7      375.0
8        NaN
9     1533.0
10     230.0

the transform() from class SeriesGroupBy(GroupBy)尝试执行以下操作：

result = _possibly_downcast_to_dtype(result, dtype)

这可能（我不确定）会导致你的问题

旧答案：

尝试这个：

In [168]: df_2.sort_values(by='DATETIME').groupby('ID3')['DATETIME'].diff().dt.total_seconds()
Out[168]:
0         NaN
1         NaN
2         NaN
3     17767.0
4         NaN
5       296.0
6        90.0
7       375.0
8         NaN
9      1533.0
10      230.0
dtype: float64