Question

我的数据集中有21个不同的调查部分的开始时间和结束时间。我想计算每个调查的结束时间和开始时间之间的差异，并将这些数据放在调查专栏中。

开始时间和结束时间是HH：MM：SS

这是我的实施：

def getSec(s):
    l = s.split(':')
    return int(l[0]) * 3600 + int(l[1]) * 60 + int(l[2])

...将csv导入dataFrame后，我做了

 timeDifferences = {}
 sections =['1','2','3','4','5','6','7_1','7_2','7_3','8_1','8_2','8_3','9_1','9_2','9_3','11_1','11_2','12','15','16','17','18_1','18_2','19','21']    
 for i in sections:
   timeDifferences["s"+i+"_time"] = (getSec(df["s"+i+"_etimestamp"]) - getSec(df["s"+i+"_stimestamp"]))* 60

问题是我在整个系列上做getSec，而不是单个数据集。我是Pandas的新手，所以我无法概念化如何同时处理整个阵列。

如果没有三个嵌套的for循环，我将如何做到这一点？

Python PANDAS：计算多组两列之间的差异，将差异映射到另一列

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