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python-3.x - 如何在 Pandas 的日期字段中添加/减去固定整数值

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 16:27:33 25 4
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我有一个这样的数据框

Data.head(3)

SD ED Buffer
12/1/2020 16/1/2020 3
31/12/2019 12/1/2020 6
4/2/2020 15/2/2020 4

Data.Dtypes
SD object
ED object
Buffer float64

我想创建两个新列:
Start_Buffer = SD + Buffer
Total_days =(ED-SD) + Buffer

预期产出
Start_Buffer     Total_Days
15/1/2020 7
6/1/2020 18
8/2/2020 15

如何使用 Pandas 来做到这一点。

最佳答案

试试这个:

Data['ED'] = pd.to_datetime(Data.ED, dayfirst=True) #convert to datetime dtype
Data['SD'] = pd.to_datetime(Data.SD, dayfirst=True) #convert to datetime dtype

Buffer_days = pd.to_timedelta(Data.Buffer, unit='d')
Data['Start_Buffer'] = Data.SD + Buffer_days
Data['Total_Days'] = (Data.ED - Data.SD + Buffer_days ).dt.days


Out[48]:
SD ED Buffer Start_Buffer Total_Days
0 2020-01-12 2020-01-16 3.0 2020-01-15 7
1 2019-12-31 2020-01-12 6.0 2020-01-06 18
2 2020-02-04 2020-02-15 4.0 2020-02-08 15

关于python-3.x - 如何在 Pandas 的日期字段中添加/减去固定整数值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59762782/

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