我有一个这样的数据框：
index = ['2018-02-17 00:30:00', '2018-02-17 07:00:00',
'2018-02-17 13:00:00', '2018-02-17 19:00:00',
'2018-02-18 00:00:00', '2018-02-18 07:00:00',
'2018-02-18 10:30:00', '2018-02-18 13:00:00']
df = pd.DataFrame({'col': list(range(len(index)))})
df.index = pd.to_datetime(index)
col
2018-02-17 00:30:00 0
2018-02-17 07:00:00 1
2018-02-17 13:00:00 2
2018-02-17 19:00:00 3
2018-02-18 00:00:00 4
2018-02-18 07:00:00 5
2018-02-18 10:30:00 6
2018-02-18 13:00:00 7
并想添加一个以小时为单位反映实际持续时间的列，因此我想要的结果如下所示：
col time_range
2018-02-17 00:30:00 0 0.0
2018-02-17 07:00:00 1 6.5
2018-02-17 13:00:00 2 12.5
2018-02-17 19:00:00 3 18.5
2018-02-18 00:00:00 4 23.5
2018-02-18 07:00:00 5 30.5
2018-02-18 10:30:00 6 34.0
2018-02-18 13:00:00 7 36.5
我目前这样做如下：
df['time_range'] = [(ti - df.index[0]).delta / (10 ** 9 * 60 * 60) for ti in df.index]
有没有更智能（即矢量化/内置）的方法来做到这一点？
用：
df['new'] = (df.index - df.index[0]).total_seconds() / 3600
或者：
df['new'] = (df.index - df.index[0]) / np.timedelta64(1, 'h')
print (df)
col new
2018-02-17 00:30:00 0 0.0
2018-02-17 07:00:00 1 6.5
2018-02-17 13:00:00 2 12.5
2018-02-17 19:00:00 3 18.5
2018-02-18 00:00:00 4 23.5
2018-02-18 07:00:00 5 30.5
2018-02-18 10:30:00 6 34.0
2018-02-18 13:00:00 7 36.5
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