用今天的日期减某列中每个时间,使用apply(lambda x:
时间: 2024-03-10 14:44:10 浏览: 16
假设你有一个 Pandas 数据框 `df`,其中包含一个名为 `some_date` 的列,该列包含日期。你想要用今天的日期减去该列中的每个日期,可以使用 `apply` 方法和 `lambda` 函数来实现。
首先,导入 `datetime` 模块和 Pandas 库:
```python
import datetime
import pandas as pd
```
然后,使用 `apply` 方法和 `lambda` 函数来计算日期差值:
```python
df['days_since_today'] = df['some_date'].apply(lambda x: (datetime.date.today() - x).days)
```
这个语句将计算 `some_date` 列中每个日期与今天日期之间的天数差值,并将结果存储在新列 `'days_since_today'` 中。其中,`lambda` 函数接受一个日期对象 `x`,并返回该日期与今天日期之间的天数差值。
你可以根据需要修改列名和函数来适应你的实际情况。需要注意的是,使用 `lambda` 函数可能会使代码难以阅读和调试,所以应该在适当的情况下使用。
相关问题
data['年份'] = data['日期'].apply(lambda x: x[0:4])的含义
这段代码的含义是:给定一个名为 `data` 的 Pandas 数据框,其中包含一个名为 `日期` 的列,该列包含日期信息,比如 `'2019-01-01'`。该代码将在数据框中新增一个名为 `年份` 的列,并将其填充为日期列中每个日期对应的年份。具体来说,它使用了 Pandas 的 `apply` 方法,将每个日期字符串 `x` 的前四个字符(即年份部分)提取出来,然后赋值给 `data` 数据框中的 `年份` 列。最终,`data` 数据框将包含两列:`日期` 和 `年份`。
df1['date'] = df1['date'].apply(lambda x: mdates.date2num(pd.to_datetime(x)))写一个循环,相同操作,1到14
你可以使用一个循环来对每个 DataFrame 执行相同的操作。具体实现方法如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates
# 创建一个空列表,用于存储所有的 DataFrame
dfs = []
# 循环读取文件
for i in range(1, 15):
filename = 'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a{}.xlsx'.format(i)
df = pd.read_excel(filename)
# 将每个 DataFrame 添加到列表中
dfs.append(df)
# 循环对每个 DataFrame 执行相同的操作
for i in range(14):
df = dfs[i]
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: mdates.date2num(pd.to_datetime(x)))
```
这个循环会从 a1.xlsx 读取到 a14.xlsx,每次读取一个文件,并将其存储在 `df` 变量中,然后将每个 DataFrame 添加到 `dfs` 列表中。接下来,循环遍历 `dfs` 列表中的每个 DataFrame,并对它们进行相同的操作。在这个例子中,我使用 `df['date'] = df['date'].apply(lambda x: mdates.date2num(pd.to_datetime(x)))` 将每个 DataFrame 的 'date' 列转换为 matplotlib 的日期格式。