从0重新启动PANDAS LIMESRIES数据集时间戳

Question

我正在与python和pandas一起工作。

我在dataFrame中有一些以这种格式的时间段数据：

    timeStampStart          Measurement
0   2019-02-26 22:47:39.914 810
1   2019-02-26 22:47:40.747 854
2   2019-02-26 22:47:40.743 862

我还有其他几个数据集。基本上，我进行了一个随着时间的推移收集结果的实验，收集timeStampStart和一个值。

现在，我想抵消所有数据，以使第一个结果从0000-00-00 00 00:00:00开始，而随后的结果仅是差异 - 时间戳从时间0。

重新启动。

    timeStampStart          Measurement
0   0000-00-00 00:00:00.000 810
1   0000-00-00 00:00:00.834 854
2   0000-00-00 00:00:00.830 862

注意：时间戳类型是pandas._libs.tslib.Timestamp。

我该如何实现？

Answer 1

您需要按timeStampStart列的第一个值来减去timedeltas，因为 00:00:00的数据不存在：

df['td'] = df['timeStampStart'].sub(df['timeStampStart'].iat[0])
print (df)
           timeStampStart  Measurement              td
0 2019-02-26 22:47:39.914          810        00:00:00
1 2019-02-26 22:47:40.747          854 00:00:00.833000
2 2019-02-26 22:47:40.743          862 00:00:00.829000
print (df.dtypes)
timeStampStart     datetime64[ns]
Measurement                 int64
td                timedelta64[ns]
dtype: object