在DataFrame pandas中添加日期之间的天数列

Question

我想从'B'中的日期中减去'A'中的日期,并添加一个带有差异的新列.

df
          A        B
one 2014-01-01  2014-02-28 
two 2014-02-03  2014-03-01

我尝试了以下内容,但是当我尝试将其包含在for循环中时出现错误...

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？

Answer 1

要删除'days'文本元素,您还可以使用系列的dt()访问器:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/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

哪个回报

             A          B   C
one 2014-01-01 2014-02-28  58
two 2014-02-03 2014-03-01  26

Answer 2

假设这些是datetime列(如果它们不适用to_datetime),您可以只减去它们:

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:确保您使用的是新的pandas(例如0.13.1),这在旧版本中可能无效.

Answer 3

对于大多数Pythonic(和最快)的方法,列表理解是你最好的选择:

[int(i.days) for i in (df.B - df.A)]

1. 我将返回timedelta(例如'-58天')
2. i.days将此值作为长整数值返回(例如-58L)
3. int(i.days)会给你-58你寻求的.

如果您的列不是日期时间格式.较短的语法是:df.A = pd.to_datetime(df.A)