如何计算Python Pandas中两列之间的日期差异[重复]答案

【问题标题】：How to calculate date difference between two columns in Python Pandas [duplicate]如何计算Python Pandas中两列之间的日期差异[重复]
【发布时间】：2019-07-05 23:01:59
【问题描述】：

我正在尝试使用以下代码查找两个日期列之间的日期差异。但是，我没有得到预期的结果。我是初学者。

例如开始日期是2016-02-18 00:00:00，结束日期是2015-05-21 00:00:00，这两个日期之间的差是-273，但是，实际输出是273000000

import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as datetime

data = pd.DataFrame({'p1':Param1,'p2': Param2,'p3': Param3})
batchNum = data['p1']
startDT = data['p2']
endDT = data['p3']
dateDiff = pd.to_datetime(endDT, errors='coerce') - pd.to_datetime(startDT, errors='coerce')

outputDF = pd.DataFrame({'Batch Number': batchNum,'Start Date': startDT,'End Date': endDT,'Difference (Days)': dateDiff})

如何获得正确的日期差异？

【问题讨论】：

如果您的两列都是datetime 类型，那么您可以这样做 - (df['enddate'] - df['startdate']).dt.days
@Sumanth 成功了。

标签： python pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

您可以尝试 dateDiff.days - 作为 timedelta 对象，通常调用它可能会在不同的时间单位中描绘它。

outputDF = pd.DataFrame({'Batch Number': batchNum,'Start Date': startDT,'End Date': endDT,'Difference (Days)': dateDiff.days})

【讨论】：