在DataFrame pandas中添加日期與日期之間的天數列

Question

我想從'B'中的日期中減去'A'中的日期，並添加一個包含差異的新列。

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

我試過以下，但得到一個錯誤，當我嘗試這包括在for循環中...

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 

我應該怎麼辦？

Answer 1

假設這些都是datetime列（如果他們不適用to_datetime），你只需將它們相減：

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：確保您使用的是新的熊貓（如0.13.1）這可能不適用於舊版本。

Answer 2

列表解析是最Python的你最好的選擇，最快的方式做到這一點：

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

1. 我將返回timedelta（如「-58天）
2. i.days會將此值作爲長整型值返回（例如-58L）
3. int（i.days）會給你-58你尋求的。

如果您的列不是日期時間格式。語法短會：df.A = pd.to_datetime(df.A)

Answer 3

如何：

times['days_since'] = max(list(df.index.values)) 
times['days_since'] = times['days_since'] - times['months'] 
times 

Answer 4

要刪除「天」文字元素，你也可以使用DT（）訪問的串聯：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.html

所以，

df['A'] = pd.to_datetime(df['A']) 
df['B'] = pd.to_datetime(df['B']) 

df['C'] = (df['B'] - df['A']).dt.days 

它返回

   A   B C 
one 2014-01-01 2014-02-03 33 
two 2014-02-03 2014-03-01 26