days_scr=(pd.to_datetime(scr_time)-pd.to_datetime(visit_date)).map(lambda x:x.days)

这段代码的作用是将 `scr_time` 和 `visit_date` 两个时间戳转换为 `datetime` 类型，并计算两个时间戳之间的天数差，存储在 `days_scr` 变量中。具体来说，它执行了以下几个步骤：

1. `pd.to_datetime(scr_time)` 将 `scr_time` 时间戳转换为 `datetime` 类型。
2. `pd.to_datetime(visit_date)` 将 `visit_date` 时间戳转换为 `datetime` 类型。
3. `(pd.to_datetime(scr_time)-pd.to_datetime(visit_date))` 计算两个 `datetime` 对象之间的时间差，返回一个 `timedelta` 对象。
4. `.map(lambda x:x.days)` 将 `timedelta` 对象中的时间差转换为天数，并将结果存储在 `days_scr` 变量中。这里使用了 `map` 函数和 `lambda` 表达式，对 `timedelta` 对象中的每个元素都执行了 `days` 方法，将其转换为天数。

相关问题

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

要将导出的 Excel 中的合同开始日期字段只显示年月日，可以使用 pandas 的 to_datetime 方法中的 strftime 函数将日期格式化为字符串再导出到 Excel 中。修改代码如下：

import numpy as np 
from datetime import datetime, timedelta 
import pandas as pd 

test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") 

start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) 
end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) 

test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) 

start_date_col = '合同开始日期' 
end_date_col = '合同截止日期' 
new_col = '日期' 

for index, row in test.iterrows(): 
    start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) 
    end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) 
    date_list = [] 
    
    if start_date.day <= 15: 
        while start_date <= end_date: 
            date_list.append(start_date) 
            start_date = start_date + timedelta(days=30) 
    else: 
        start_date = start_date + timedelta(days=30) 
        while start_date <= end_date + timedelta(days=30): 
            date_list.append(start_date) 
            start_date = start_date + timedelta(days=30) 
            
    # 格式化日期字符串为年月日
    date_str_list = [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in date_list]
    test.loc[index, new_col] = ','.join(date_str_list)

# 将日期字段拆分为多列
df_tmp = test['日期'].str.split(',', expand=True) 
df_tmp = df_tmp.stack() 
df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1, drop=True) 
df_tmp.name = '日期' 

# 将拆分后的日期列与原始 DataFrame 合并
df_new = pd.concat([test.drop(['日期'], axis=1), df_tmp], axis=1) 
df_new = df_new.reset_index().drop(columns='index') 

# 计算合同周期年月
df_new['合同周期年月'] = df_new['合同周期月数'].apply(lambda x: f"{int(x//12)}年{int(x%12)}月")

# 导出到 Excel
df_new.to_excel('income_test.xlsx', index=False)

这样导出的 Excel 文件中的合同开始日期字段只显示年月日，而新增日期字段的取年月的字段合同周期年月也被计算出来了。

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表

根据你提供的代码，可能存在以下问题：

1. 代码中 `daily_date` 没有定义，应该是 `df_daily`。

2. 在 `for` 循环中，`hour_date.index` 是空的，因此循环体不会被执行，导致 `hour_date` 仍然是空的。

如果你想要生成每天的每个小时的数据，可以尝试修改代码如下：

import pandas as pd 

df = pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv')
df['DATA_TIME'] = pd.to_datetime(df['DATA_TIME'])
df.set_index('DATA_TIME', inplace=True)

# 按天进行重采样，并将每天的数据存储为列表
df_daily = df.resample('D').apply(list)

hour_date = pd.DataFrame()

# 遍历每天的日期
for day in df_daily.index:
    # 生成该天的每个小时的时间序列
    date_range = pd.date_range(day, periods=24, freq='H')
    # 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列
    daily_df = pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)
    # 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中
    hour_date = pd.concat([hour_date, daily_df])

print(hour_date)

其中，`pd.date_range(day, periods=24, freq='H')` 用于生成从 `day` 开始的 24 个小时的时间序列，`pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)` 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列，`pd.concat([hour_date, daily_df])` 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中。