Добавить столбец с количеством дней между датами в пандах DataFrame

101

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 сообщение об ошибке, 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 я должен делать?

python pandas date-difference Джейс Виллам
источник

Ответы:

100

Предполагая, что это были 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 версию pandas (например, 0.13.1), это может не работать в более старых версиях.

Энди Хайден
источник
24
Можем ли мы избавиться от части «дней» в результате, если нам просто нужно увидеть числовое значение, т.е. -58, -26 в данном случае.
0nir
6
чтобы расширить комментарий @AndyHayden, который работает, но должен pd.offsets.Day(1)(с 's'). Я также обычно это (df['A'] - df['B']) / pd.offsets.Day(-1)
отрицаю
12
Однако, если вы хотите сделать это для всей серии, вам нужно (df['A'] - df['B']) / np.timedelta64(-1, 'D')по причинам, которые я не полностью понимаю.
dirkjot
@dirkjot Спасибо, что заметили опечатку! IIRC это было исправлено в последних пандах, вы используете 0.16.2 / 0.17?
Энди Хайден,
2
@webelo у самого DatetimeIndex / Series должен быть .dt.daysатрибут, который должен быть предпочтительным.
Энди Хайден
110

Чтобы удалить текстовый элемент days, вы также можете использовать аксессор dt () для серии: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.html

Так, 

df[['A','B']] = df[['A','B']].apply(pd.to_datetime) #if conversion required
df['C'] = (df['B'] - df['A']).dt.days

который возвращает:

             A          B   C
one 2014-01-01 2014-02-28  58
two 2014-02-03 2014-03-01  26
Рики Макмастер
источник
3
Отличный ответ. В моем случае df['C'] = (df['B'] - df['A']).dt.daysне получилось и пришлось пользоваться df['C'] = (df['B'] - df['A']).days. Любая идея, почему мой не дал количество дней, как ожидалось?
Samuel Nde
Нде - как именно не получилось? Ошибка или неверные значения? Вы успешно преобразовали столбцы A и B в формат datetime?
Рики Макмастер
1
Оба моих столбца - datetime (а datetime64[ns]если быть точным). Когда я это сделал df['C'] = (df['B'] - df['A']).dt.days, я получил ошибку атрибута, в которой говорилось, что AttributeError: объект 'Timedelta' не имеет атрибута 'dt' , поэтому я попробовал df ['C'] = (df ['B'] - df ['A']). дней, которые дали мне желаемый ответ. (Конечно, я использую свой собственный фрейм данных, а не тот, что в примере выше. Или это может быть потому, что у меня также есть время в моей дате, а не как в 2018-09-24 10:17:18.800277)
Самуэль Нде
1
идеальный ответ.
user3065757
1
Отличное решение. Благодарность!
Родриго Хьорт
11

Понимание списка - ваш лучший выбор для самого Pythonic (и самого быстрого) способа 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 число (например, -58L)
  3. int (i.days) даст вам -58, который вы ищете.

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

А.Кот
источник
1

Как насчет этого: 

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