pandans 2个日期相减

使用 Pandas 计算两个日期之间相差的天数，可以通过将两个日期转换为 Pandas 中的 Timestamp 对象，然后相减，并将结果转换为天数。具体的方法如下所示：

import pandas as pd

date1 = pd.Timestamp('2021-06-01')
date2 = pd.Timestamp('2021-08-01')

days = (date2 - date1).days

print(days) # 输出结果为61

以上代码计算了2021年6月1日和2021年8月1日之间相差的天数，结果为61天。你可以将日期字符串替换为任意日期，以计算不同日期之间的天数差异。

相关问题

pandans 2个日期相减的月份

要计算两个日期相差的月份，需要先计算两个日期相差的天数，然后再用天数除以平均每月的天数（30.44）来得到月数。具体的计算方法可以参考下面的公式：

月数 = (日期2 - 日期1) / 30.44

其中，日期1和日期2都是以天为单位的日期，可以用日期时间处理库来处理。比如在Python中，可以使用datetime模块来计算日期之差，如下所示：

from datetime import datetime

date1 = datetime(2021, 6, 1)
date2 = datetime(2021, 8, 1)

days = (date2 - date1).days
months = round(days / 30.44)

print(months) # 输出结果为2

以上代码计算了2021年6月1日和2021年8月1日之间相差的月份，结果为2个月。

pandans的skiprows

pandas的 `skiprows` 是用来跳过读取CSV文件时的行数的参数。该参数接受一个整数列表，表示要跳过的行数的索引。例如，如果你想跳过CSV文件的前两行，则可以将 `skiprows` 参数设置为 `[0, 1]`。

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，并跳过前两行
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=[0, 1])

# 打印数据框
print(df)

在上面的代码中，我们读取了一个名为 `data.csv` 的CSV文件，并使用 `skiprows` 参数跳过了前两行。然后，我们将结果存储在一个名为 `df` 的数据框中，并打印了该数据框。