Wie kann ich berechnen Tage zwischen zwei in Tage pro Monat getrennt Daten in Pandas

Question

Ich mag ‚B‘ von Terminen Daten in ‚A‘ subtrahieren und die Differenz der Tage für jeden Monat zwischen den Daten erhalten:

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

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

Desired Output: 
================= 
01(Jan) 02(Feb)  03(Mar) 
================================ 
31days  28days  0days 
0days  26days  1day  

Wie kann dies mit Pandas erreicht werden?

Answer 1

Interessantes Problem, danke für den Austausch. Die hier vorgestellte Grundidee besteht darin, eine Funktion zu erstellen, die zwischen dem Start- und Enddatum iterieren und ein Diktat mit Schlüsseln für Jahr/Monat und Werten für die Anzahl der Tage in diesem Monat zurückgeben kann.

Code:

import calendar 
import datetime as dt 

def year_month(date): 
    """ return year/month tuple from date """ 
    return date.year, date.month 

def next_year_month(date): 
    """ given a year/month tuple, return the next year/month """ 
    if date[1] == 12: 
     return date[0] + 1, 1 
    else: 
     return date[0], date[1] + 1 

def days_per_month(start_date, end_date): 
    """ return dict keyed with year/month tuples and valued with days in month """ 
    assert isinstance(start_date, (dt.datetime, dt.date)) 
    assert isinstance(end_date, (dt.datetime, dt.date)) 

    start = year_month(start_date) 
    end = year_month(end_date) 
    days_in_month = (
     calendar.monthrange(*start)[1] - start_date.day + 1) 

    result = {} 
    while start != end: 
     result[start] = days_in_month 
     start = next_year_month(start) 
     days_in_month = calendar.monthrange(*start)[1] 
    result[end] = (
     end_date.day - calendar.monthrange(*end)[1] + days_in_month) 
    return result 

Testcode:

import pandas as pd 
data = [x.strip().split() for x in """ 
     A   B 
    2014-01-01 2014-02-28 
    2014-02-03 2014-03-01 
    2014-02-03 2014-02-05 
""".split('\n')[1:-1]] 
df = pd.DataFrame(data=data[1:], columns=data[0]) 
df['A'] = pd.to_datetime(df['A']) 
df['B'] = pd.to_datetime(df['B']) 

result = pd.DataFrame.from_records(
    (days_per_month(a, b) for a, b in zip(df['A'], df['B'])) 
).fillna(0).astype(int) 

print(result) 

Ergebnisse:

(2014, 1) (2014, 2) (2014, 3) 
0   31   28   0 
1   0   26   1 
2   0   3   0