date + np.timedelta64(n, 'D')

这个代码可以在 Python 中用来将日期加上指定的天数。其中，np 是 NumPy 库的别名。np.timedelta64(n, 'D') 表示创建一个以天为单位、值为 n 的时间间隔对象。date 表示一个日期对象，加上这个时间间隔对象之后，就可以得到加上指定天数后的日期。例如，如果要将今天的日期加上 7 天，可以这样写：

import datetime as dt
import numpy as np

today = dt.date.today()
next_week = today + np.timedelta64(7, 'D')
print(next_week)

输出结果为：

2022-02-24

相关问题

报错can only concatenate str (not "numpy.timedelta64") to str

这个错误通常是因为你尝试将一个`numpy.timedelta64`类型的对象与字符串进行连接操作。在Python中，字符串只能与字符串进行连接，不支持与其他类型的对象进行连接。

你可以尝试将`numpy.timedelta64`类型的对象转换为字符串，然后再进行连接操作。例如，可以使用`str()`函数将其转换为字符串：

import numpy as np

delta = np.timedelta64(10, 'D')
str_delta = str(delta)
result = 'The delta is ' + str_delta
print(result)

输出：

The delta is 10 days

如果你需要将`numpy.timedelta64`类型的对象与字符串进行格式化，可以使用`numpy.datetime_as_string()`函数。例如：

import numpy as np

delta = np.timedelta64(10, 'D')
date = np.datetime64('2022-01-01') + delta
str_date = np.datetime_as_string(date, unit='D')
result = f'The date is {str_date}'
print(result)

输出：

The date is 2022-01-11

希望这可以帮助你解决问题。

trans_info['jyrq_date_minus'] = (trans_info.groupby('zhdh').jyrq_sj.shift(-1)-trans_info.jyrq_sj)/np.timedelta64(1,'m')

这是一个 Pandas 数据框的操作，用于计算每个账户的相邻两次交易之间的时间差（单位为分钟）。具体实现可以参考以下代码：

trans_info['jyrq_date_minus'] = (trans_info.groupby('zhdh').jyrq_sj.shift(-1)-trans_info.jyrq_sj)/np.timedelta64(1,'m')

其中，trans_info 是一个 Pandas 数据框，包含账户号、交易日期时间等信息。groupby('zhdh') 表示按照账户号进行分组，shift(-1) 表示将每个账户的交易日期时间向后移动一位，然后计算相邻两次交易之间的时间差。最后，将时间差转换为分钟单位，并存储在 jyrq_date_minus 列中。