用 Python 编写一段代码，帮助比较两个时间戳“dd-mm-yyyy hh:mm”

Question

如何在 Python 中编写一个程序，通过使用 > 和 <, which will return 0 and 1.

等运算符来比较两个时间戳“dd-mm-yyyy hh:mm”

正如您在上面我尝试导入的 Excel 工作表中看到的，我想将 A2 与 C1 进行比较。例如，如果 A2>C1 对所有行打印 1 else 0 - 并在 C2 中打印。但似乎每当我试图实现它时，要么打印全 0 或 1 或 NaN，这是错误的。

以下是我尝试过的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# Read the Excel sheet into a pandas DataFrame
df = pd.read_excel('MAT_TEST3.xlsx')

# Convert date and time columns to datetime objects using positional index
df.iloc[:, 0] = pd.to_datetime(df.iloc[:, 0], format='%d-%m-%Y %H:%M', errors='coerce')
df.iloc[:, 1] = pd.to_datetime(df.iloc[:, 1], format='%d-%m-%Y %H:%M', errors='coerce')
df.iloc[:, 2] = pd.to_datetime(df.iloc[:, 2], format='%d-%m-%Y %H:%M', errors='coerce')

# Compare dates and times and create a new column at the last position
df.iloc[:, 2] = (df.iloc[:, 0] > df.iloc[:, 2]).astype(int)

print(df)

# Save the modified DataFrame back to Excel
#df.to_excel('MAT_TEST3_OP.xlsx', index=False)

输出-

DEP_DATE_TIME       ARR_DATE_TIME  2024-01-05 03:59:59.545000  \
0 2024-01-05 03:13:00 2024-01-05 11:23:00                           0   
1 2024-01-06 02:35:00 2024-01-06 11:30:00                           0   
2 2024-01-07 02:35:00 2024-01-07 11:30:00                           0   
3 2024-01-05 14:30:00 2024-01-06 00:25:00                           0   
4 2024-01-06 14:30:00 2024-01-07 00:25:00                           0   
5 2024-01-07 14:30:00 2024-01-08 00:25:00                           0   

   2024-01-05 04:59:59.580000  2024-01-05 05:59:59.615000  \
0                         NaN                         NaN   
1                         NaN                         NaN   
2                         NaN                         NaN   
3                         NaN                         NaN   
4                         NaN                         NaN   
5                         NaN                         NaN   

   2024-01-05 06:59:59.650000  
0                         NaN  
1                         NaN  
2                         NaN  
3                         NaN  
4                         NaN  
5                         NaN 

Answer 1

无需摆弄

.iloc

，可以直接使用列标题

有选择地迭代它们，你可以做这样的事情

# convert contents of columns to dates
for col_name in ["DEP_DATE_TIME", "ARR_DATE_TIME"]:
    df[col_name] = pd.to_datetime(df[col_name])

# now slice and iterate over later columns
for col_name in df.columns[2:]:
    # convert column name to datetime
    date_base = pd.to_datetime(col_name)
    df[col_name] = (df["DEP_DATE_TIME"] > date_base).astype(int)

Answer 2

您可以使用 openpyxl

轻松完成此操作

精确的机制取决于日期/时间单元格的格式。如果它们的格式为日期/时间，那么 openpyxl 将返回单元格值作为 datetime.datetime，在这种情况下，您可以按如下方式进行直接比较：

import openpyxl

XL = "MAT_TEST3.xlsx"

ws = (wb := openpyxl.load_workbook(XL)).active

ws["C2"] = 1 if ws["A2"].value > ws["C1"].value else 0 # type: ignore

wb.save(XL)

如果值是文本，那么你应该查看 strptime