python 计算时间差小于15s的比例

要计算时间差小于15秒的比例，可以在计算时间差后添加一个步骤。以下是更新后的代码：

python

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 遍历每一行，如果所有日期时间列都有效，则转换并计算时间差
for i, row in df.iterrows():
    try:
        task_time = pd.to_datetime(row['任务下发时间'])
        feedback_time = pd.to_datetime(row['播测反馈时间'])

        # 计算时间差
        time_diff = feedback_time - task_time

        # 将时间差转换为小时、分钟和秒的字符串格式
        hours, remainder = divmod(time_diff.seconds, 3600)
        minutes, seconds = divmod(remainder, 60)
        df.at[i, '时间差'] = f"{hours:02d}:{minutes:02d}:{seconds:02d}"

        # 判断时间差是否小于15秒
        if time_diff.total_seconds() < 15:
            df.at[i, '是否小于15s'] = '是'
        else:
            df.at[i, '是否小于15s'] = '否'
    except ValueError:
        # 如果出现ValueError（如单元格内容为"--"），则不处理
        pass

# 计算小于15秒的比例
success_count = df['是否小于15s'].eq('是').sum()
total_count = len(df)
success_rate = success_count / total_count

# 将比例写入新列
df['小于15s比例'] = success_rate

# 将结果写回Excel文件
df.to_excel('your_file_with_time_diff.xlsx', index=False, sheet_name='Sheet1_with_Differences')

print(f"时间差小于15秒的比例: {success_rate * 100:.2f}%")

这段代码在计算时间差后，判断是否小于15秒，并在新列是否小于15s中记录结果。然后，计算小于15秒的比例，并将其写入新列小于15s比例。请将your_file.xlsx替换为你的实际文件名。