下面是如果字符串也包含天数的代码[-1 day 32:43:02]:

print(
    (int(time.replace('-', '').split(' ')[0]) * 24) * 60 
    + (int(time.split(' ')[-1].split(':')[0]) * 60)
    + int(time.split(' ')[-1].split(':')[1])
)

    import datetime
    
    day = int(input("day[1,2,3,..31]: "))
    month = int(input("Month[1,2,3,...12]: "))
    year = int(input("year[0~2020]: "))
    start_date = datetime.date(year, month, day)
    
    day = int(input("day[1,2,3,..31]: "))
    month = int(input("Month[1,2,3,...12]: "))
    year = int(input("year[0~2020]: "))
    end_date = datetime.date(year, month, day)
    
    time_difference = end_date - start_date
    age = time_difference.days
    print("Total days: " + str(age))

time和datetime都有一个日期组件。

通常情况下，如果你只是处理时间部分，你会提供一个默认日期。如果您只是对差异感兴趣，并且知道两个时间都在同一天，那么为每个时间构造一个datetime，将日期设置为今天，并从停止时间减去开始时间以获得间隔(timedelta)。

看一下datetime模块和timedelta对象。您最终应该为开始和停止时间构造一个datetime对象，当您减去它们时，您将得到一个timedelta。

是的，datetime绝对是你在这里需要的。具体来说，就是datetime.strptime()方法，它将字符串解析为datetime对象。

from datetime import datetime
s1 = '10:33:26'
s2 = '11:15:49' # for example
FMT = '%H:%M:%S'
tdelta = datetime.strptime(s2, FMT) - datetime.strptime(s1, FMT)

这将得到一个timedelta对象，其中包含两个时间之间的差值。你可以用它做任何你想做的事情，例如将它转换为秒或添加到另一个日期时间。

如果结束时间早于开始时间，这将返回一个负结果，例如s1 = 12:00:00和s2 = 05:00:00。如果你想让代码在这种情况下假设间隔穿过午夜(即它应该假设结束时间永远不会早于开始时间)，你可以在上面的代码中添加以下行:

if tdelta.days < 0:
    tdelta = timedelta(
        days=0,
        seconds=tdelta.seconds,
        microseconds=tdelta.microseconds
    )

(当然你需要在某个地方包含from datetime import timedelta)。感谢J.F. Sebastian指出这个用例。

通常，您需要处理多个case，并且可能使用pd.DataFrame(data)格式。然后:

import pandas as pd

df['duration'] = pd.to_datetime(df['stop time']) - pd.to_datetime(df['start time'])

不需要任何手动转换就可以得到时差。

取自将DataFrame列类型从字符串转换为日期时间。

如果你很懒，不介意熊猫的开销，那么你可以这样做，即使只是一个条目。