python时间间隔重叠持续时间

Question

我的问题类似于python中的高效日期范围重叠计算？，然而，我需要使用完整的时间戳而不是天数来计算重叠，但更重要的是，我不能指定特定的日期作为重叠，而只能指定小时。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'first_ts': {0: np.datetime64('2020-01-25 07:30:25.435000'),
1: np.datetime64('2020-01-25 07:25:00')},
'last_ts': {0: np.datetime64('2020-01-25 07:30:25.718000'),
1: np.datetime64('2020-01-25 07:25:00')}})
df['start_hour'] = 7
df['start_minute'] = 0
df['end_hour'] = 8
df['end_minute'] = 0
display(df)

如何计算间隔(first_ts，last_ts(与第二个间隔的重叠持续时间(以毫秒为单位(？我可能需要在每一天构建一个时间戳，时间间隔由小时定义，然后计算重叠。

Answer 1

想法是为开始和结束日期时间创建新的系列，按日期时间列显示日期，使用numpy.minimum和numpy.maximum，减去并按Series.dt.total_seconds转换时间增量，按1000转换倍数：

s = (df['first_ts'].dt.strftime('%Y-%m-%d ') + 
df['start_hour'].astype(str) + ':' + 
df['start_minute'].astype(str))
e = (df['last_ts'].dt.strftime('%Y-%m-%d ') + 
df['end_hour'].astype(str) + ':' +
df['end_minute'].astype(str))
s = pd.to_datetime(s, format='%Y-%m-%d %H:%M')
e = pd.to_datetime(e, format='%Y-%m-%d %H:%M')
df['inter'] = ((np.minimum(e, df['last_ts']) - 
np.maximum(s, df['first_ts'])).dt.total_seconds() * 1000)
print (df)
first_ts                 last_ts  start_hour  start_minute  
0 2020-01-25 07:30:25.435 2020-01-25 07:30:25.718           7             0   
1 2020-01-25 07:25:00.000 2020-01-25 07:25:00.000           7             0   
end_hour  end_minute  inter  
0         8           0  283.0  
1         8           0    0.0  

另一个想法是只使用np.minumum:

df['inter'] = (np.minimum(df['last_ts'] - df['first_ts'], e - s).dt.total_seconds() * 1000)
print (df)
first_ts                 last_ts  start_hour  start_minute  
0 2020-01-25 07:30:25.435 2020-01-25 07:30:25.718           7             0   
1 2020-01-25 07:25:00.000 2020-01-25 07:25:00.000           7             0   
end_hour  end_minute  inter  
0         8           0  283.0  
1         8           0    0.0