返回具有索引和今天日期之间经过的天数的 pandas DF 列答案

【问题标题】：return pandas DF column with the number of days elapsed between index and today's date返回具有索引和今天日期之间经过的天数的 pandas DF 列
【发布时间】：2015-03-30 16:00:22
【问题描述】：

我有一个将日期作为索引的 dF，我想添加一个新列 'delta' 来显示索引中的日期和今天的日期之间的天数。

我有：

dF['today'] = '2015-01-30'
dF['today'] = pd.to_datetime(dF['today'])
dF['tvalue']= dF.index
dF['delta'] = (dF['tvalue'] - dF['today'])

显然，这是行不通的。有什么反馈吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以使用 pandas 方法立即解决问题。

考虑例如

df = pd.DataFrame({'A' : [1,2,3]}
      , index = [pd.to_datetime(['2015-01-30', '2015-01-29','2015-01-25'])] )

那是

                 A
     2015-01-30  1
     2015-01-29  2
     2015-01-25  3

然后你定义

today = pd.to_datetime('2015-01-30')

这样你才能最终计算出来

(df.index - today).days

 array([ 0, -1, -5])

这显然可以作为另一列添加。

终于可以通过do自动获取今天的日期

today = pd.datetime.today()

【讨论】：

.days 对我不起作用，而 .astype('timedelta64[D]') 起作用。

【解决方案2】：

import time
import datetime

def ymd2epoch(y, m, d):
    t = datetime.datetime(y, m, d, 0, 0, 0).timetuple()
    return int(time.mktime(t))

def yyyymmdd2epoch(s):
    ymd = map(int, s.split('-'))
    return ymd2epoch(ymd[0], ymd[1], ymd[2])

def ymd_todaydiff(ymd):
    seconds_diff = int(time.time()) - yyyymmdd2epoch(ymd)
    daydiff = seconds_diff / (24*60*60)
    return daydiff

if __name__ == '__main__':
    import sys

    for ymd in sys.argv[1:]:
        sys.stdout.write("DayDiff(%s) = %d\n" % 
                         (ymd, ymd_todaydiff(ymd)))
    sys.exit(0)

运行它：

$ ./daydiff.py 2015-01-01 2015-01-29 2015-01-30 2014-01-30
DayDiff(2015-01-01) = 30
DayDiff(2015-01-29) = 2
DayDiff(2015-01-30) = 1
DayDiff(2014-01-30) = 366

【讨论】：