PythonCSV时间计算教程

偷偷努力，悄无声息地变强，然后惊艳所有人！哈哈，小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《Python处理CSV时间减法教程》，这篇文章主要会讲到等等知识点，不知道大家对其都有多少了解，下面我们就一起来看一吧！当然，非常希望大家能多多评论，给出合理的建议，我们一起学习，一起进步！

本文介绍如何将CSV中以“HH:MM:SS”格式存储的时间字符串正确解析为可计算的时间对象，并实现精确的时长差值计算，避免直接转为数值类型导致的错误。

在使用 pandas 读取 CSV 文件时，若时间列（如 "23:03:00"）未被自动识别为时间类型，df.iloc[1,2] 返回的是 Python 字符串（str），无法直接参与数学运算（如 y - x 会报 TypeError）。此时不能强行用 int() 或 float() 转换——因为时间不是标量数字，而是具有周期性和单位结构的逻辑量。

✅ 正确做法是：将字符串解析为 datetime.time 或 datetime.datetime 对象，再通过 timedelta 进行运算。推荐使用 datetime.strptime() 配合格式化字符串 %H:%M:%S 解析：

from datetime import datetime

# 示例：解析两行时间字符串
time_str1 = "23:03:00"
time_str2 = "23:01:00"

t1 = datetime.strptime(time_str1, "%H:%M:%S")
t2 = datetime.strptime(time_str2, "%H:%M:%S")

delta = t1 - t2  # 返回 datetime.timedelta 对象
print(delta)           # 输出：0:02:00
print(delta.total_seconds())  # 输出：120.0（秒数，便于进一步计算）

? 关键注意事项：

• strptime() 要求格式严格匹配：%H（24小时制，00–23）、%M（分钟）、%S（秒），不可省略前导零；
• 若时间跨日（如 "00:05:00" - "23:50:00"），datetime.strptime() 默认解析为同一天，结果可能为负。此时应考虑使用 pd.to_timedelta()（更健壮）或构造带日期的 datetime；
• 对于整列处理，推荐用 pandas 原生方法提升效率：

# 更高效：批量转换整列为 timedelta
df['time_col'] = pd.to_timedelta(df.iloc[:, 2])  # 自动识别 HH:MM:SS 格式
diff_series = df['time_col'].diff().dropna()  # 相邻行时间差

? 总结：时间运算必须基于语义化的时间类型（timedelta / datetime），而非原始字符串或强制数值转换。优先使用 pd.to_timedelta() 处理 CSV 中的时间列，兼顾简洁性、可读性与性能；仅在特殊场景（如需结合日期）才调用 datetime.strptime()。

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