我有一个与此类似的数据框架：
时间戳事件计数
0 2014-07-23 04:28:23 1
1 2014-07-23 04:28:24 1
2 2014-07-23 04:28:25.999000 4
3 2014-07-23 04:28:27 1
4 2014-07-23 04:28:28.999000 2
5 2014-07-23 04:28:30 1
6 2014-07-23 04:29:31 7
7 2014-07-23 04:29:33 1
8 2014-07-23 04:29:34 1
9 2014-07-23 04:29:36 1
10 2014-07-23 04:40:37 2
11 2014-07-23 04:40:39 1
12 2014-07-23 04:40:40 1
13 2014-07-23 04:40:42 1
14 2014-07-23 04:40:43 1
15 2014-07-23 04:40:44.999000 4
16 2014-07-23 04:41:46 1
17 2014-07-23 04:41:47 1
18 2014-07-23 04:41:49 1
19 2014-07-23 04:41:50 1
20 2014-07-23 04:50:52 9
21 2014-07-23 04:50:53 4
22 2014-07-23 04:50:55 6
23 2014-07-27 01:12:13 1
我的最终目标是能够找到超过5分钟的差距。因此，从上面看，我会发现：
2014-07-23 04:29:36和2014-07-23 04:40:37
2014-07-23 04:41:50和2014-07-23 04:50:52
2014-07-23 04:50:55和2014-07-27 01:12:13
不需要确定小于5分钟的间隙。因此，以下内容不会被视为“差距”
2014-07-23 04:28:30和2014-07-23 04:29:31（仅61秒）
2014-07-23 04:40:37和2014-07-23 04:40:39（仅2秒）
2014-07-23 04:40:44.999000和2014-07-23 04:41:46（刚刚超过61秒）
我如何找到上面提到的差距？当我尝试这个答案中提到的解决方案时，似乎什么都没有改变。我使用了以下命令：
df.reindex（pd.date_范围（最小值（df['TIMESTAMP']）、最大值（df['TIMESTAMP']）、频率='5min'）。fillna（0）
运行此命令后，dataframe看起来相同
IIUC只要数据类型已经是datetime64，您就可以使用diff，它将创建一个时间增量，然后调用属性dt.seconds：
[8]on
：
df['OVER 5 MINS']=（df['TIMESTAMP'].diff（））.dt.seconds>；300
df
Output[8]：
时间戳事件计数超过5分钟
指数
0 2014-07-23 04:28:23.000 1假
1 2014-07-23 04:28:24.000 1假
2014-07-23 04:28:25.999 4假
3 2014-07-23 04:28:27.000 1假
4 2014-07-23 04:28:28.999 2假
5 2014-07-23 04:28:30.000 1假
6 2014-07-23 04:29:31.000 7假
7 2014-07-23 04:29:33.000 1假
8 2014-07-23 04:29:34.000 1假
9 2014-07-23 04:29:36.000 1假
10 2014-07-23 04:40:37.000 2对
11 2014-07-23 04:40:39.000 1假
12 2014-07-23 04:40:40.000 1假
13 2014-07-23 04:40:42.000 1假
14 2014-07-23 04:40:43.000 1假
15 2014-07-23 04:40:44.999 4假
16 2014-07-23 04:41:46.000 1假
17 2014-07-23 04:41:47.000 1假
18 2014-07-23 04:41:49.000 1假
19 2014-07-23 04:41:50.000 1假
20 2014-07-23 04:50:52.000 9对
21 2014-07-23 04:50:53.000 4假
22 2014-07-23 04:50:55.000 6假
23 2014-07-27 01:12:13.000 1对