{"id":3740,"date":"2023-07-15T20:00:36","date_gmt":"2023-07-15T20:00:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-addieren-subtrahieren-zeit-datum-und-uhrzeit\/"},"modified":"2023-07-15T20:00:36","modified_gmt":"2023-07-15T20:00:36","slug":"pandas-addieren-subtrahieren-zeit-datum-und-uhrzeit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-addieren-subtrahieren-zeit-datum-und-uhrzeit\/","title":{"rendered":"Pandas: so addieren\/subtrahieren sie zeit zu datetime"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um in Pandas Zeit zu einem Datum\/einer Uhrzeit zu addieren oder davon zu subtrahieren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#add time to datetime<\/span>\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">new_datetime<\/span> '] = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">my_datetime<\/span> '] + pd. <span style=\"color: #3366ff;\">Timedelta<\/span> (hours= <span style=\"color: #008000;\">5<\/span> , minutes= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> , seconds= <span style=\"color: #008000;\">3<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#subtract time from datetime<\/span>\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">new_datetime<\/span> '] = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">my_datetime<\/span> '] - pd. <span style=\"color: #3366ff;\">Timedelta<\/span> (hours= <span style=\"color: #008000;\">5<\/span> , minutes= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> , seconds= <span style=\"color: #008000;\">3<\/span> ) \n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Addieren\/Subtrahieren von Zeit zu Datetime in Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der die von einem Gesch\u00e4ft an 10 verschiedenen Daten und Uhrzeiten get\u00e4tigten Verk\u00e4ufe anzeigt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<span style=\"color: #000000;\">df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">time<\/span> ': <span style=\"color: #3366ff;\">pd.date_range<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">2022-01-01<\/span> ', periods= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> ),\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">sales<\/span> ': [14, 22, 25, 29, 31, 10, 12, 8, 22, 25]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n        time sales\n0 2022-01-01 14\n1 2022-01-02 22\n2 2022-01-03 25\n3 2022-01-04 29\n4 2022-01-05 31\n5 2022-01-06 10\n6 2022-01-07 12\n7 2022-01-08 8\n8 2022-01-09 22\n9 2022-01-10 25<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die <strong>Timedelta-<\/strong> Funktion von Pandas verwenden, um zu jedem Datum\/Uhrzeit-Wert in der Spalte \u201eZeit\u201c 5 Stunden, 10 Minuten und 3 Sekunden hinzuzuf\u00fcgen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#create new column that contains time + 5 hours, 10 minutes, 3 seconds\n<\/span>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">time_plus_some<\/span> '] = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">time<\/span> '] + pd. <span style=\"color: #3366ff;\">Timedelta<\/span> (hours= <span style=\"color: #008000;\">5<\/span> , minutes= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> , seconds= <span style=\"color: #008000;\">3<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view updated DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n        time sales time_plus_some\n0 2022-01-01 14 2022-01-01 05:10:03\n1 2022-01-02 22 2022-01-02 05:10:03\n2 2022-01-03 25 2022-01-03 05:10:03\n3 2022-01-04 29 2022-01-04 05:10:03\n4 2022-01-05 31 2022-01-05 05:10:03\n5 2022-01-06 10 2022-01-06 05:10:03\n6 2022-01-07 12 2022-01-07 05:10:03\n7 2022-01-08 8 2022-01-08 05:10:03\n8 2022-01-09 22 2022-01-09 05:10:03\n9 2022-01-10 25 2022-01-10 05:10:03<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Und wir k\u00f6nnen genauso einfach eine neue Spalte erstellen, die von jedem Datum\/Uhrzeit-Wert in der Spalte \u201eZeit\u201c 5 Stunden, 10 Minuten und 3 Sekunden subtrahiert:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#create new column that contains time - 5 hours, 10 minutes, 3 seconds\n<\/span>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">time_minus_some<\/span> '] = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">time<\/span> '] - pd. <span style=\"color: #3366ff;\">Timedelta<\/span> (hours= <span style=\"color: #008000;\">5<\/span> , minutes= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> , seconds= <span style=\"color: #008000;\">3<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view updated DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n        time sales time_minus_some\n0 2022-01-01 14 2021-12-31 18:49:57\n1 2022-01-02 22 2022-01-01 18:49:57\n2 2022-01-03 25 2022-01-02 18:49:57\n3 2022-01-04 29 2022-01-03 18:49:57\n4 2022-01-05 31 2022-01-04 18:49:57\n5 2022-01-06 10 2022-01-05 18:49:57\n6 2022-01-07 12 2022-01-06 18:49:57\n7 2022-01-08 8 2022-01-07 18:49:57\n8 2022-01-09 22 2022-01-08 18:49:57\n9 2022-01-10 25 2022-01-09 18:49:57\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis Nr. 1<\/strong> : In diesen Beispielen haben wir eine bestimmte Anzahl von Stunden, Minuten und Sekunden verwendet, Sie k\u00f6nnen jedoch bei Bedarf auch nur eine dieser Einheiten verwenden. Sie k\u00f6nnen beispielsweise <strong>pd.Timedelta(hours=5)<\/strong> angeben, um einfach f\u00fcnf Stunden zu einem Datum\/Uhrzeit-Wert hinzuzuf\u00fcgen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis Nr. 2<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation der Pandas <strong>Timedelta-<\/strong> Funktion finden Sie <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/docs\/reference\/api\/pandas.Timedelta.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-konvertieren-timedelta-in-int\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So konvertieren Sie Timedelta in Int in Pandas<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-konvertieren-datumuhrzeit-in-einen-string\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So konvertieren Sie DateTime in Pandas in einen String<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-zeitstempel-datum-uhrzeit\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So konvertieren Sie den Zeitstempel in Pandas in Datum\/Uhrzeit<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-erstellen-eine-datumsspalte-aus-jahr-monat-und-tag\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen Sie in Pandas eine Datumsspalte aus Jahr, Monat und Tag<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um in Pandas Zeit zu einem Datum\/einer Uhrzeit zu addieren oder davon zu subtrahieren: #add time to datetime df[&#8218; new_datetime &#8218;] = df[&#8218; my_datetime &#8218;] + pd. 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