pandas如何计算两个日期列天数之差
时间: 2024-02-13 15:33:12 浏览: 49
您好,关于您的问题,可以使用 pandas 的 datetime 模块来计算两个日期列天数之差。具体操作如下:
1. 将两个日期列转换成 datetime 类型:
```python
df['date1'] = pd.to_datetime(df['date1'])
df['date2'] = pd.to_datetime(df['date2'])
```
2. 计算天数之差:
```python
df['day_diff'] = (df['date1'] - df['date2']).dt.days
```
其中,`(df['date1'] - df['date2']).dt.days` 可以求出两个日期列的天数之差,其中 `dt.days` 可以将时间差 Timedelta 对象转化为整数天数。
希望能够帮到您!
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pandas两个日期列相差的天数
要计算两个日期列之间的天数差异,您可以使用`pandas`库中的`datetime`模块。请先将两个日期列转换为`datetime`类型,然后计算它们之间的差异,最后提取天数部分。
下面是一个示例代码片段,展示了如何计算两个日期列之间的天数差异:
```
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({
'start_date': ['2022-04-01', '2022-04-02', '2022-04-03'],
'end_date': ['2022-04-05', '2022-04-06', '2022-04-07']
})
# 将日期列转换为datetime类型
df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'])
df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'])
# 计算相差的天数
df['diff_days'] = (df['end_date'] - df['start_date']).dt.days
print(df)
```
在上述示例中,我们创建了一个包含两个日期列的示例数据集,并使用`pd.to_datetime()`将它们转换为`datetime`类型。然后,我们将两个日期列相减并提取天数部分,将其存储在新列`diff_days`中。最后,我们将整个数据集打印到控制台上。
注:这是一个计算两个日期列之间差异的示例, 可能会使用到时间库的 timedelta 等类,请根据实际情况选择使用。
pandas中两个日期列相减求天数
可以使用 pandas 的 datetime 模块中的 date 方法将日期列转换为 datetime 类型,然后相减并取得天数,示例代码如下:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'start_date': ['2022-01-01', '2022-01-02'], 'end_date': ['2022-01-05', '2022-01-07']})
df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'])
df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'])
df['days'] = (df['end_date'] - df['start_date']).dt.days
print(df)
```
输出结果为:
```
start_date end_date days
2022-01-01 2022-01-05 4
1 2022-01-02 2022-01-07 5
```