如何计算（第 1 行和第 2 行）和（第 3 行和第 4 行）之间的时间增量等等？答案

【问题标题】：How to calculate time-delta between (row 1 and 2) and (row 3 and 4) and so on?如何计算（第 1 行和第 2 行）和（第 3 行和第 4 行）之间的时间增量等等？
【发布时间】：2021-05-14 19:00:00
【问题描述】：

我有数据集，

ID     Date
1   12/12/2020 13:00
1   12/12/2020 14:00
1   12/12/2020 15:00
1   12/12/2020 16:00
2   12/13/2020 13:00
2   12/13/2020 13:15
2   12/13/2020 14:00
2   12/13/2020 14:30

预期输出，

ID   TimeDelta
1     120mins
2     45mins

我需要为每个 GROUPBY 找出（第 1 行和第 2 行）、（第 3 行和第 4 行）等之间的时间差，然后添加差异

【问题讨论】：

标签： python pandas timestamp pandas-groupby timedelta

【解决方案1】：

一种方法是枚举行，然后旋转：

enum = df.groupby('ID').cumcount()
df['col'] = enum % 2
df['row'] = enum //2

tmp = df.pivot_table(index=['ID','row'], columns='col', 
                     values='Date', aggfunc='first')
tmp[1].sub(tmp[0]).sum(level=0)

输出：

ID
1   0 days 02:00:00
2   0 days 00:45:00
dtype: timedelta64[ns]

【讨论】：