根据需要的条件安排时间戳答案

【问题标题】：Arranging timestamp according to required condition根据需要的条件安排时间戳
【发布时间】：2020-06-02 07:27:41
【问题描述】：

我在下面的嵌套列表中存储了时间戳值列表。

[[1462692695.0, 1462857370.0, 1463297496.0], 

[1466695088.0, 1466933174.0, 1467067583.0, 1467252502.0, 1467253381.0],

[1455009108.0, 1455218354.0, 1455221295.0], 

[1456098479.0, 1456242604.0, 1456277812.0, 1456683177.0]]

我想找出每个嵌套列表值的第二和第一、第三和第二等等之间的区别。

例如：新创建的差异列表：

[[164675,440126],
 [...,...,...,...],
....]

【问题讨论】：

标签： python python-3.x list dataframe timestamp

【解决方案1】：

This answer 可能会有所帮助（仅使用内置 python 函数）：

x = [[1462692695.0, 1462857370.0, 1463297496.0], [1466695088.0, 1466933174.0, 1467067583.0, 1467252502.0, 1467253381.0], [1455009108.0, 1455218354.0, 1455221295.0], [1456098479.0, 1456242604.0, 1456277812.0, 1456683177.0]]
[[t - s for s, t in zip(a, a[1:])] for a in x]

结果：

[[164675.0, 440126.0],
[238086.0, 134409.0, 184919.0, 879.0],
[209246.0, 2941.0],
[144125.0, 35208.0, 405365.0]]

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试这个。

for lst in time_stamp_list:
    for x,y in zip(lst[1:],lst):
        print(x-y)

上面可以写成列表推导式。

[[x-y for x,y in zip(lst[1:],lst) ] for lst in time_stamp_list]

【讨论】：

【解决方案3】：

由于您标记了dataframe，这里有一个pandas 解决方案：

x = [[1462692695.0, 1462857370.0, 1463297496.0], [1466695088.0, 1466933174.0, 1467067583.0, 1467252502.0, 1467253381.0], [1455009108.0, 1455218354.0, 1455221295.0], [1456098479.0, 1456242604.0, 1456277812.0, 1456683177.0]]

df = pd.DataFrame(x)

print (df.diff(axis=1).stack().groupby(level=0).apply(list).tolist())

或者使用嵌套列表推导：

print ([[b-a for a,b in zip(i, i[1:])] for i in x])

结果：

[[164675.0, 440126.0], [238086.0, 134409.0, 184919.0, 879.0], [209246.0, 2941.0], [144125.0, 35208.0, 405365.0]]

【讨论】：

非常感谢。它起作用了，另外，如果我想找到最后一个时间戳和第一个时间戳之间的区别。应该做哪些改变？
对于每个组，您想要第一个和最后一个之间的差异，所以每个组一个值？如果是这样，请使用[i[-1]-i[0] for i in x]。