Разница между двумя датами в днях, сохраненными в новом столбце как с плавающей запятой
У меня есть фрейм данных python с двумя столбцами, которые содержат даты в виде строк, например. start_date "2002-06-12" и end_date "2009-03-01". Я хотел бы рассчитать разницу (дни) между этими двумя столбцами для каждой строки и сохранить результаты в новый столбец, называемый, например, time_diff типа float.
Я пытался:
df["time_diff"] = (pd.Timestamp(df.end_date) - pd.Timestamp(df.start_date )).astype("timedelta64[d]")
pd.to_numeric(df["time_diff"])
на основе некоторых руководств, но это дает TypeError: Cannot convert input для первой строки. Что мне нужно изменить, чтобы это заработало?
Ответы 6
Пытаться:
import numpy as np
enddates = np.asarray([pd.Timestamp(end) for end in df.end_date.values])
startdates = np.asarray([pd.Timestamp(start) for start in df.start_date.values])
df['time_diff'] = (enddates - startdates).astype("timedelta64")
Сначала преобразуйте строки в дату и время, а затем рассчитайте разницу в днях.
df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'], format='%Y-%m-%d')
df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'], format='%Y-%m-%d')
df['time_diff'] = (df.end_date - df.start_date).dt.days
Вы также можете сделать это, преобразовав столбцы в дату, а затем вычислив разницу:
from datetime import datetime
df = pd.DataFrame({'Start Date' : ['2002-06-12', '2002-06-12' ], 'End date' : ['2009-03-01', '2009-03-06']})
df['Start Date'] = [ datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d").date() for x in df['Start Date'] ]
df['End date'] = [ datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d").date() for x in df['End date'] ]
df['Diff'] = df['End date'] - df['Start Date']
Вне :
End date Start Date Diff
0 2009-03-01 2002-06-12 2454 days
1 2009-03-06 2002-06-12 2459 days
Вот рабочий пример преобразования строкового столбца фрейма данных в тип даты и времени и сохранения разницы во времени между столбцами даты и времени в новом столбце в виде типа данных с плавающей запятой (количество секунд)
import pandas as pd
from datetime import timedelta
tmp = [("2002-06-12","2009-03-01"),("2016-04-28","2022-03-14")]
df = pd.DataFrame(tmp,columns=["col1","col2"])
df["col1"]=pd.to_datetime(df["col1"])
df["col2"]=pd.to_datetime(df["col2"])
df["time_diff"]=df["col2"]-df["col1"]
df["time_diff"]=df["time_diff"].apply(timedelta.total_seconds)
Разницу во времени в секундах можно преобразовать в минуты или дни с помощью простой математики.
df["time_diff"] = (df["col2"] - df["col1"]) / np.timedelta64(1, 's')Вы должны просто использовать pd.to_datetime для преобразования строковых значений:
df["time_diff"] = (pd.to_datetime(df.end_date) - pd.to_datetime(df.start_date))
Результат автоматически будет timedelta64
Вы можете попробовать это:
df = pd.DataFrame()
df['Arrived'] = [pd.Timestamp('01-04-2017')]
df['Left'] = [pd.Timestamp('01-06-2017')]
diff = df['Left'] - df['Arrived']
days = pd.Series(delta.days for delta in (diff)
result = days[0]
показать несколько строк вашего фрейма данных