您得到一个object列的事实告诉我,有些值不能解释为适当的时间增量。如果是这样的话,我会用 pd.to_timedelta 带着争论 errors='coerce' 然后调用 dt.days :

df['age'] = pd.to_timedelta(df['age'],errors='coerce').dt.days
>>> df
   id   age
0   1  6252
1   2  1800
2   3  5873

这不一定是最优雅的,但它是有效的:找到任何一点 motion 是 1 ,或在何处 运动 向任一方向移动1是 一 . 有两种方法 numpy 功能(注意 麻木的 函数不需要显式导入 麻木的 ,因为它们也内置在 pandas 可以通过 pd.np ,但请参见@abhi的评论 熊猫 等效值):

df['motion2'] = pd.np.where(df.motion.values|pd.np.roll(df.motion.values,1)|pd.np.roll(df.motion.values,-1),1,0)

# The following is Essentially the equivalent, but maybe a bit clearer / more efficient
df['motion2'] = pd.np.stack((df.motion.values,pd.np.roll(df.motion.values,1),pd.np.roll(df.motion.values,-1))).any(0).astype(int)

>>> df
    device  time  motion  motion2
0        1     1       0        0
1        1     2       0        1
2        1     3       1        1
3        1     4       1        1
4        1     5       1        1
5        1     6       0        1
6        1     7       0        0
7        1     8       0        1
8        1     9       1        1
9        1    10       1        1
10       1    11       0        1
11       1    12       0        0
12       2     5       0        0
13       2     6       0        0
14       2     7       0        1
15       2     8       1        1
16       2     9       1        1
17       2    10       1        1
18       2    11       0        1
19       2    12       1        1
20       2    13       0        1
21       2    14       0        0

尝试

print("The total of the three items is:${}".format(total))

如果在python 3.6或更高版本中,也可以使用 f-Strings :

print(f"The total of the three items is:${total}")

“老式的方法”是使用 %s 格式化程序:

print("To total of the three items is:$%s" % total)

在你的 loc 语句,需要修复括号并在条件之间添加括号:

df.loc[(df['FL_DATE'] == input1) & (df['ORIGIN'] == 'ATL') & (df['DEST'] == input2)]

然后它开始工作:

>>> df.loc[(df['FL_DATE'] == date) & (df['ORIGIN'] == 'ATL') & (df['DEST'] == destination)]

    FL_DATE ORIGIN DEST  DEP_TIME
0  5/1/2017    ATL  IAD      1442