Добавить столбец с количеством дней между датами в панд DataFrame

Я хочу вычесть даты в " A "из дат в" B " и добавить новый столбец с разницей.

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

Я пробовал следующее, но получаю ошибку, когда пытаюсь включить это в цикл for...

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

Что делать?

44
date-difference pandas

4 ответов

предполагая, что это столбцы datetime (если они не применяются to_datetime) вы можете просто вычесть их:

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

Примечание: убедитесь, что вы используете новую панд (например, 0.13.1), это может не работать в старых версиях.

49

чтобы удалить текстовый элемент "days", вы также можете использовать метод доступа dt () для series:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.html

и 

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

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

возвращает

             A          B   C
one 2014-01-01 2014-02-03  33
two 2014-02-03 2014-03-01  26
31

понимание списка - ваш лучший выбор для самого Pythonic (и самый быстрый) способ сделать это:

[int(i.days) for i in (df.B - df.A)]
  1. Я верну timedelta(например, '-58 дней)
  2. i.days вернет это значение как длинное целое значение (например,- 58L)
  3. int (i.дней) даст вам -58 вы ищете.

Если ваши столбцы не в формате datetime. Более короткий синтаксис такой: df.A = pd.to_datetime(df.A)

8

Как насчет этого: 

times['days_since'] = max(list(df.index.values))  
times['days_since'] = times['days_since'] - times['months']  
times
1