我对此问题处于停滞状态。我在另一个问题（Creating data histograms/visualizations using ipython and filtering out some values）中概述了它，因此我想修复问题并给它更多上下文，因为我确信其他人必须有解决方法或有问题。我也看到过类似的，不完全相同的问题，并且不能适应迄今为止给出的任何解决方案。
我的数据框中有开始时间和结束时间的列，并创建了一个＆＃39;持续时间＆＃39;时间列已失效。我正在使用ipython。
“开始时间/结束时间”列的字段如下所示：
2014/03/30 15:45
日期，然后是hh：mm
的时间 当我输入时：
pd.to_datetime（＆＃39;结束时间＆＃39;）和 pd.to_datetime（＆＃39;开始时间＆＃39;）
我得到的结果如下：
2014-03-30 15:45:00
同一日期，但连字符和时间相同，但附加：00秒
然后我决定为结束时间和开始时间之间的差异创建一个新列。 ＆＃39;持续时间＆＃39;或通过键入一个命令创建时间已过时列：
df [＆＃39;持续时间＆＃39;] = pd.to_datetime（df [＆＃39;结束时间＆＃39;]） - pd.to_datetime（df [＆＃39;开始时间＆＃39;]）
持续时间列中字段的格式为：
1时14分00秒
没有日期只是格式为hh：mm：ss
的时间表示上述例子中的时间已过去或74分钟。
当我输入：
df.Duration.dtype
返回dtype（＆＃39; m8 [ns]＆＃39;），而当我输入
时df.Duration.head（4）
0 00:14:00 1 00:16:00 2 00:03:00 3 00:09:00 名称：持续时间，dtype：timedelta64 [ns]
返回，这似乎表示持续时间的不同dtype。
如何将“持续时间”列中的格式转换为单个整数值分钟（已过去的时间）？我看不到任何可以使用的方法，我写了一个函数但是不知道如何处理hh：mm：ss的输入。这必须是数据分析的常见要求，如果我的最终目标是获得一个表示分钟失效的整数，我是否应该以不同方式转换这些日期和时间？我应该只使用Excel吗？...因为到目前为止我已经花了一天时间解决这个问题， 应该是一个简单的问题需要解决。
**更新： 谢谢！！ （Jeff和Dataswede）我在命令中添加了一个列：
df [＆＃39; Durationendminusstart＆＃39;] = pd.to_timedelta（df.Duration，unit =＆＃39; ns＆＃39;）。astype（＆＃39; timedelta64 [m]＆＃39;）
这似乎给了我想要的持续时间（分钟失效），以便解决大部分问题！ 还不清楚的是，为什么根据我的要求，同一列有两种不同的dtypes，哦，现在它并不重要。**