pandas 日期比较大小_如何计算不同pandas列中两个日期之间的年数

一列有日期,但另一列有一个包含日期的字符串,所以我首先需要从该字符串中提取日期部分.

import pandas as pd

import datetime

from dateutil.relativedelta import relativedelta

# the dataframe - id column always starts with year, month and day

df = pd.DataFrame({'id': ['19520630F8', '19680321A5', '19711113E2'],

'dte': ['2010-06-02', '2007-08-12', '2013-01-23']})

# create a date string from df['id'] to the format yyyy-mm-dd

dob = (df['id'].str[:4] + '-' +

df['id'].str[4:6] + '-' +

df['id'].str[6:8])

# calculate age (years only) at df['dte']

df['age'] = relativedelta(date, dob).years

我收到错误消息：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我不明白我的数据的模糊性,以及应用那些空/ bool / item的位置……

df [‘dta’]列,如果是对象数据类型而不是datetime,但在pd.to_datetime中包装dob的创建不会有帮助.

编辑

预期的产出应该是

dte id age

0 2010-06-02 19520630F8 57

1 2007-08-12 19680321A5 39

2 2013-01-23 19711113E2 41

解决方法:

我相信需要：

df['age'] = (np.floor((pd.to_datetime(df['dte']) -

pd.to_datetime(dob)).dt.days / 365.25)).astype(int)

print (df)

id dte age

0 19520630F8 2010-06-02 57

1 19680321A5 2007-08-12 39

2 19711113E2 2013-01-23 41

细节：

将列转换为日期时间并减去：

print (pd.to_datetime(df['dte']) - pd.to_datetime(dob))

0 21156 days

1 14388 days

2 15047 days

dtype: timedelta64[ns]

转换为天,然后转换为年：

print ((pd.to_datetime(df['dte']) - pd.to_datetime(dob)).dt.days / 365.25)

0 57.921971

1 39.392197

2 41.196441

dtype: float64

print ((np.floor((pd.to_datetime(df['dte']) - pd.to_datetime(dob)).dt.days / 365.25)))

0 57.0

1 39.0

2 41.0

dtype: float64

标签：python,datetime,dataframe,pandas

来源： https://codeday.me/bug/20190622/1262278.html