Numpy可能的bug?在列上做时间增量

Question

我的问题很简单。我有推特的时间戳数据。每一行是一个用户，每一列给出用户最近一次发推的时间。

time_0                  time_1            time_2             time_3     
21/03/2014 16:17    21/03/2014 15:40    21/03/2014 14:55    21/03/2014 12:50         
21/03/2014 16:29    21/03/2014 16:26    21/03/2014 16:23    21/03/2014 16:21    
04/07/2012 13:43    04/07/2012 13:37    04/07/2012 13:34    04/07/2012 13:29        
19/03/2014 01:41    18/03/2014 01:19    17/03/2014 00:50    05/03/2014 22:30    

我想做的是得到时差。对于每一列，我想用上一篇文章发表以来的时间来替换日期和时间。例如，如果我的第一篇文章是在晚上8点发布的，第二篇是在8点45分发布的，那么我想在第一篇文章中写上"45分钟"。理想情况下，我的输出是这样的(差值以秒计算)

time_0  time_1     time_2       time_3
2220    2700       7500         43860
180     180        120            0
360     180        300           300
87720   88140   -4138800       5794500
60        0         0             0
74340   1800        0            540

我是这样做的:

df = pandas.read_csv("testtimedelta.csv",header=0,parse_dates=column_names)
df=df.dropna()#get rid of not complete rows
column_names=[]
for i in range(100):
    column_names.append('time_'+str(i))
deltadatas=df[column_names]
for i in range(len(column_names)-1): 
    deltadatas[column_names[i]]=deltadatas[column_names[i]]-deltadatas[column_names[i+1]]/ np.timedelta64(1,'s')

这似乎是正确的，除了某些单元格，它返回的结果与输入无关，例如400万秒，而它应该是100万。有时它甚至返回一个负的结果，正如您在上面的输出示例中看到的那样。

有人能解释发生了什么事吗?有什么更好的方法吗?

我使用的是numpy版本1.8.0，而pandas版本0.13.0

编辑:一个错误的例子。

state   followers   friends tweets_number   time_0                  source_0        time_1                   source_1          time_2                source_2        time_3
Bot     3890        2222        1211        19/03/2014 01:41        twitterfeed     18/03/2014 01:19        twitterfeed     17/03/2014 00:50        twitterfeed     05/03/2014 22:30

在这个例子中，time2-time3会给我-47天，这是不可能的，如果我按照@Jeff下面的建议去做，还是47天。

非常感谢您的帮助!

Answer 1

Timedelta文档在这里

In [29]: df1 = DataFrame(dict([ ("t{0}".format(i),date_range('20130101 01:0{0}'.format(i*3),periods=5,freq='T')) for i in range(2) ]))
In [30]: df2 = DataFrame(dict([ ("t{0}".format(i+3),date_range('20130101 01:0{0}'.format(i*5),periods=5,freq='T')) for i in range(2) ]))
In [31]: df = df1.join(df2)
In [32]: df
Out[32]: 
                   t0                  t1                  t3                  t4
0 2013-01-01 01:00:00 2013-01-01 01:03:00 2013-01-01 01:00:00 2013-01-01 01:05:00
1 2013-01-01 01:01:00 2013-01-01 01:04:00 2013-01-01 01:01:00 2013-01-01 01:06:00
2 2013-01-01 01:02:00 2013-01-01 01:05:00 2013-01-01 01:02:00 2013-01-01 01:07:00
3 2013-01-01 01:03:00 2013-01-01 01:06:00 2013-01-01 01:03:00 2013-01-01 01:08:00
4 2013-01-01 01:04:00 2013-01-01 01:07:00 2013-01-01 01:04:00 2013-01-01 01:09:00
[5 rows x 4 columns]
In [33]: (df.T-df.T.shift()).T.astype('timedelta64[s]')
Out[33]: 
   t0   t1   t3   t4
0 NaN  180 -180  300
1 NaN  180 -180  300
2 NaN  180 -180  300
3 NaN  180 -180  300
4 NaN  180 -180  300
[5 rows x 4 columns]

IIRC astype需要熊猫0.13.1(但你总是可以df.apply(lambda x: x/np.timedelta64(1,'s'))