pandas根据身份证号码计算年龄

时间: 2023-08-15 18:04:44 浏览: 275
根据身份证号码计算年龄的方法可以使用pandas库中的to_datetime函数和datetime库中的date.today()函数。首先,需要将身份证号码中的出生日期提取出来,可以使用字符串切片的方式获取出生日期的部分。然后,将提取出来的出生日期字符串转换为日期格式,再使用date.today()函数获取当前日期。最后,通过计算当前日期与出生日期的差值,可以得到年龄。 以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd from datetime import date # 假设身份证号码列名为'身份证号码',在DataFrame中为df df\['出生日期'\] = pd.to_datetime(df\['身份证号码'\].str\[6:14\], format='%Y%m%d', errors='coerce') df\['年龄'\] = (date.today() - df\['出生日期'\]).astype('<m8\[Y\]') ``` 这段代码首先使用pd.to_datetime函数将身份证号码中的出生日期转换为日期格式,并将结果存储在新的列'出生日期'中。然后,使用date.today()函数获取当前日期,并与出生日期相减得到年龄。最后,将年龄存储在新的列'年龄'中。 请注意,这段代码假设身份证号码的格式为8位的日期字符串,例如'19900101'。如果身份证号码的格式不同,需要根据实际情况进行调整。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [pandas从身份证中取得生日,转为日期](https://blog.csdn.net/qq_27361945/article/details/120705305)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

最新推荐

recommend-type

pandas实现将日期转换成timestamp

今天小编就为大家分享一篇pandas实现将日期转换成timestamp,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

pandas和spark dataframe互相转换实例详解

主要介绍了pandas和spark dataframe互相转换实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

pandas中Timestamp类用法详解

主要为大家详细介绍了pandas中Timestamp类用法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

Pandas读取csv时如何设置列名

主要介绍了Pandas读取csv时如何设置列名,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Pandas 按索引合并数据集的方法

今天小编就为大家分享一篇Pandas 按索引合并数据集的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。