使用 pandas dateoffset 并向前推进 num_years（由列给出）

【问题标题】：Using pandas dateoffset and step forward num_years (given by a column)使用 pandas dateoffset 并向前推进 num_years（由列给出）
【发布时间】：2021-06-18 15:09:58
【问题描述】：

我有一个包含日期时间“Date_Begin”列的数据框。我还有另一列“Years_to_add”。我想通过“years_to_add”列中的年数来计算第三列，其中“DateBegin”向前推进。我想避免在一年内使用像 365.25 这样的近似值。我想简单地添加日历意义上的年数（我知道将一年添加到 2 月 29 日会有问题）。

在我的 pandas 版本中，我不能使用年份作为 timedelta（不再支持），所以我使用的是 DateOffset 方法。

我无法正确使用语法。根据here 的建议，我尝试了以下方法：

df["begin_date"] + pd.DateOffset(years=int(df["years_to_add"]))

df["begin_date"] + df["years_to_add"].apply(pd.DateOffset.years)

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime datetimeoffset

【解决方案1】：

只需将其作为 lambda 函数传递

df["begin_date"] + df["years_to_add"].apply(lambda y: pd.DateOffset(years=y))

【讨论】：

抱歉耽搁了。该解决方案有效，但它给了我一个警告错误：PerformanceWarning: Adding/subtracting object-dtype array to DatetimeArray not vectorized。有没有更好的方法来使用 DateOffset 函数来避免这种情况？
DateOffset 到 DatetimeArray 的添加本身未矢量化，因为 DateOffset 没有低级 dtype。 timedelta 有一个 dtype，它只允许以天为单位指定的偏移量，不支持年份。所以没有更好的方法来使用DateOffset 进行矢量化。 @蒂姆