Add Spalte mit der Anzahl der Tage zwischen Daten in DataFrame Pandas

Question

Ich möchte Daten in 'A' von Daten in 'B' subtrahieren und eine neue Spalte mit dem Unterschied hinzufügen.

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

ich folgende versucht haben, aber einen Fehler, wenn ich versuche, dies für Schleife in einem schließen ...

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 

Was soll ich tun?

Answer 1

Unter der Annahme, diese Datums-Werte waren (wenn sie nicht anwenden to_datetime) Sie können sie nur subtrahieren:

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 

Hinweis: sicherzustellen, dass Sie mit einer neuen Pandas (zB 0.13.1), Dies funktioniert möglicherweise nicht in älteren Versionen.

Answer 2

Eine Liste Verständnis ist die beste Wahl für die meisten Pythonic (und schnellsten) Weg, dies zu tun:

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

1. ich das Timedelta zurück (zB '-58 Tage)
2. i.days gibt diesen Wert als langen Ganzzahlwert zurück (zB -58L)
3. int (i.days) gibt Ihnen die -58, die Sie suchen.

Wenn Ihre Spalten nicht im Datetime-Format vorliegen. Die kürzere Syntax wäre: df.A = pd.to_datetime(df.A)

Answer 3

Wie wäre es damit:

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

Answer 4

Um die 'Tage' Textelement zu entfernen, können Sie dort auch den dt() Accessor für Serie machen: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.html

so

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

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

Welche kehrt

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