python - pandas如何计算仅给定月份和日期的增量

Question

我有以下df，

doc_date    date_string
2019-06-03  WW0306
2019-06-07  EH0706

doc_date 为 datetime64，格式为 year-month-day； date_string 是字符串 dtype，如果删除非数字字符，则具有 day/month 或 month/day 格式；

df['date_string'].str.replace(r'\D+', '')

如何将 date_string 转换为 datetime64，并在 date_string 的情况下将标记 within_180 设置为 true 位于 doc_date 的 +/- 180 天内，不考虑它没有年份和转换成的任何日期格式；

 df['within_180'] = df.apply(lambda x: x.between(x.doc_date -
                                          Timedelta(180, unit='d'),
                                          x.doc_date +
                                          Timedelta(180, unit='d')))

结果应该是这样的，

doc_date    date_string    within_180
2019-06-03  WW0306         true
2019-06-07  EH0706         true

Answer 1

IIUC，您在 replace 后将 date_string 列转换为日期时间并使用 series.dt.dayofyear访问两列的日期并与 series.le() 进行比较:

s=pd.to_datetime(df['date_string'].str.replace(r'\D+', ''),format='%d%m')
#df.doc_date=pd.to_datetime(df.doc_date) convert to datetime if not already datetime
df['withith_180'] = (df.doc_date.dt.dayofyear-s.dt.dayofyear).le(180)

<小时/>

    doc_date date_string  withith_180
0 2019-06-03      WW0306         True
1 2019-06-07      EH0706         True