查找熊猫中许多日期时间列之间的差异

Question

我有一个包含 282 列和 14000 行的数据框。它看起来如下：

                                    0           1               ...     282
uref_fixed      
0006d730f5aa8492a59150e35bca5cc6    3/26/2018   7/3/2018        ...
00076311c47c44c33ffb834b1cebf5db    5/13/2018   5/13/2018       ...
0009ba8a69924902a9692c5f3aacea7f    7/13/2018   None            ...
000dccb863b913226bca8ca636c9ddce    11/5/2017   11/10/2017      ... 

我试图在索引 0 处得到一列，对于每一行，显示每一行中每个连续日期值之间差异的平均值（即第 2 列和第 3 列中的差异日期，然后是差异 3 和4，然后是差异 4 和 5 等，然后是所有这些的平均值）

请注意，一行中最多可以有 282 个日期值，但正如您所见，许多日期值更少。

干杯

Answer 1

from datetime import datetime as dt
#df is your dataframe, df2 is a new one you have to initialize as empty
def diffdate(df, col1, col2):
    if df[col1]==None or df[col2]==None:
        return None
    date1 = [int(i) for i in df[col1].split('/')]
    date2 = [int(i) for i in df[col2].split('/')]
    return (dt(date2[2],date2[0],date2[1]) - dt(date1[2],date1[0],date1[1])).days
for i in range(len(df.columns)-1):
    df2[i] = df.apply(lambda x: diffdate(df, i, i+1),axis = 1)

df2 将保存所有连续的对差异。在此之后平均行非常简单。