我有一个带有几行的熊猫数据框，如下所示：
x.head()
id jname wbdqueue_id startdatetime \
59 1341127 ondemand_build_baspen-w7g 26581 2017-07-31 23:14:56
60 1341126 ondemand_qa_qforchecka 26581 2017-07-31 23:15:35
61 1341125 ondemand_build_bchecka 26581 2017-07-31 23:14:56
63 1341123 ondemand_build_baspen-w7f 26581 2017-07-31 23:10:05
64 1341122 ondemand_update_waspen-w7a 26581 2017-07-31 23:09:32
enddatetime
59 2017-07-31 23:19:12
60 2017-07-31 23:34:12
61 2017-07-31 23:15:30
63 2017-07-31 23:14:56
64 2017-07-31 23:10:00
我想，每个wbdqueue_id，得到的区别的startDateTime ondemand_update_waspen-w7a和enddatetime ondemand_build_baspen-w7g的。怎么做呢？
我对CSV文件进行了初始化，并将startdatetime和enddatetime都解析为时间。然后，我按wbdqueue_id分组。我的想法是按jname索引每个组，以便可以找到所需的两个jname的开始和结束时间戳记。但是，当我这样做时，所有其他值都变为NaN或NaT（对于时间列）。
-萨钦
我将使用描述的逻辑编写一个函数，以使事情变得非常明确，并使后续代码易于遵循：
import pandas as pd
def get_time_diff(dff):
start_time = dff[dff.jname.eq('ondemand_update_waspen-w7a')].startdatetime.values[0]
end_time = dff[dff.jname.eq('ondemand_build_baspen-w7g')].enddatetime.values[0]
return pd.Timedelta(end_time - start_time)
然后，您可以在group-by操作中使用该功能：
df.groupby('wbdqueue_id').apply(get_time_diff)
这样产生：
wbdqueue_id
26581 00:09:40
dtype: timedelta64[ns]
请注意，我正在使用end_time - start_time，因为从逻辑上讲，您希望返回正时间增量，并且结束时间始终大于开始时间。
我希望这是有目的的。
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