减去的天数为dataframe中的一列

当你想在一个DataFrame中减去一列的值作为天数时，你可以使用`apply()`函数结合`pd.Timedelta`或者`pd.DateOffset`。假设你有一列叫做'days_to_subtract'，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，'date_column'是你的时间戳列，'days_to_subtract'是要从中减去的天数列
df['new_date_column'] = df['date_column'] - df['days_to_subtract'].apply(lambda x: pd.Timedelta(days=x))

# 或者如果days_to_subtract列已经是整数天数，也可以直接相减
df['new_date_column'] = df['date_column'] - df['days_to_subtract']

# 确保'new_date_column'保存的是日期格式
df['new_date_column'] = df['new_date_column'].dt.date if 'datetime64[ns]' in str(df['new_date_column'].dtype) else df['new_date_column']

相关问题

dataframe中两列日期相减怎么实现

在Pandas DataFrame中，如果你想计算两列日期之间的差值，你可以使用`sub`函数或者简单的减法操作。假设你有两个列`date_column1`和`date_column2`，它们都是包含日期时间类型的列（如`datetime64`或`Timestamp`）。以下是两种常见方法：

1. 使用`sub`函数:

df['date_diff'] = df['date_column1'].sub(df['date_column2'], axis=0)

这会创建一个新的列`date_diff`，其中存储的是每个元素在`date_column1`中的日期与`date_column2`中的日期之差。

2. 直接减法（如果列的顺序是你想要减去较小的日期）:

df['date_diff'] = df['date_column1'] - df['date_column2']

这里假设`date_column1`的值大于或等于`date_column2`。

注意：结果通常是Timedelta类型，显示的是两个日期之间的时间差（例如天数、小时、分钟等）。如果你需要获取具体的差距（如年份、月份数），可以进一步使用`days`属性或其他Pandas提供的功能。

b() 函数，从 answer_date 减去相应的天数，这个天数是由上面计算的行号决定，也就是减去行号，从而来生成一个新的日期。最终的结果被命名为 dt2。

在Python的数据分析或Pandas库中，如果你有一个名为`answer_date`的列，你可以通过创建一个基于行索引的偏移量来实现类似的功能。假设`df`是你的工作数据框，并且你想根据每一行的位置（即行号）减去特定天数，可以这样做：

# 假设df是一个DataFrame，且answer_date列包含日期
row_num = df.index.tolist()  # 获取当前行的索引列表
days_to_subtract = row_num  # 如果想直接减去行号，这里不需要乘以任何数值

# 如果需要按行号逐日减少，比如从第0天开始递减
if isinstance(days_to_subtract[0], int):  # 检查是否是整数行号
    dt2 = df['answer_date'] - pd.Timedelta(days=days_to_subtract)
else:  # 如果行号不是简单的整数，可能需要转换或调整操作
    dt2 = df['answer_date'] - pd.to_timedelta(days_to_subtract)

# 确保结果是datetime类型
dt2 = dt2.apply(lambda x: x.date() if isinstance(x, datetime) else x)

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