问题:在DataFrame Pandas中添加带有日期之间的天数的列
我想从“ B”中的日期中减去“ A”中的日期,并添加一个具有差异的新列。
df
A B
one 2014-01-01 2014-02-28
two 2014-02-03 2014-03-01
我尝试了以下操作,但是在尝试将其包含在for循环中时遇到错误…
import datetime
date1=df['A'][0]
date2=df['B'][0]
mdate1 = datetime.datetime.strptime(date1, "%Y-%m-%d").date()
rdate1 = datetime.datetime.strptime(date2, "%Y-%m-%d").date()
delta = (mdate1 - rdate1).days
print delta
我该怎么办?
回答 0
假设这些是datetime列(如果不适用to_datetime
),则可以减去它们:
df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])
df['B'] = pd.to_datetime(df['B'])
In [11]: df.dtypes # if already datetime64 you don't need to use to_datetime
Out[11]:
A datetime64[ns]
B datetime64[ns]
dtype: object
In [12]: df['A'] - df['B']
Out[12]:
one -58 days
two -26 days
dtype: timedelta64[ns]
In [13]: df['C'] = df['A'] - df['B']
In [14]: df
Out[14]:
A B C
one 2014-01-01 2014-02-28 -58 days
two 2014-02-03 2014-03-01 -26 days
注意:请确保您使用的是新熊猫(例如0.13.1),这可能在较旧的版本中不起作用。
回答 1
要删除“天”文本元素,您还可以使用系列的dt()访问器:https : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generation/pandas.Series.dt.html
所以,
df[['A','B']] = df[['A','B']].apply(pd.to_datetime) #if conversion required
df['C'] = (df['B'] - df['A']).dt.days
返回:
A B C
one 2014-01-01 2014-02-28 58
two 2014-02-03 2014-03-01 26
回答 2
列表理解是最Python(最快捷)的方式的最佳选择:
[int(i.days) for i in (df.B - df.A)]
- 我将返回timedelta(例如“ -58天”)
- i.days将以长整数值(例如-58L)返回此值
- int(i.days)将为您提供-58。
如果您的列不是日期时间格式。较短的语法为:df.A = pd.to_datetime(df.A)
回答 3
这个怎么样:
times['days_since'] = max(list(df.index.values))
times['days_since'] = times['days_since'] - times['months']
times
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