Excel中两个日期之间的增量返回负数

Question

我有一个脚本可以返回今天的日期和 Excel 文件中的日期之间的天数差异。

由于某种原因，对于单编号日期，我得到一个负数。

例如：

Date : num days diffrence from today

4/7/2019 : -72 (wrong)

5/7/2019 : -42 (wrong)

20/8/2019 : 63 (correct)

30/6/2019 : 12 (correct)

结果与发布此问题的那天一致 (17/6/2019)

我检查了 Excel 文件中剩余的 100 个日期，但这种行为只发生在单个编号的日期上。例如：2019 年 5 月 7 日（2019 年 7 月 5 日）或 2019 年 3 月 10 日（2019 年 10 月 3 日）。

这是我的代码：

import pandas as pd
import datetime as dt

file_name = pd.read_excel (r'Changes log.xlsx')
df = pd.DataFrame(file_name, columns= ['Due Date'])

today = pd.Timestamp.today()
df['Due Date'] = pd.to_datetime(df['Due Date'])
delta = (df['Due Date'] - today).dt.days
print(delta)

注意：df['Due Date] 包含 Excel 文件中的日期。格式为%d/%m/%Y

任何帮助都会很棒

Answer 1

使用参数dayfirst=True：

df = pd.read_excel('Changes log.xlsx')
df.columns = ['Due Date']

today = pd.Timestamp.today()
df['Due Date'] = pd.to_datetime(df['Due Date'], dayfirst=True)
delta = (df['Due Date'] - today).dt.days
print(delta)

---

数据示例：

df = pd.DataFrame({'Date': ['4/7/2019', '5/7/2019', '20/8/2019', '30/6/2019']})
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], dayfirst=True)

delta = (df['Date'] - pd.Timestamp.today()).dt.days

输出

0    16
1    17
2    63
3    12
Name: Date, dtype: int64

Answer 2

您可以使用to_datetime 方法的format 参数。

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format="%d/%m/%Y”)

完整示例：

df = pd.DataFrame({'Date': ['4/7/2019', '5/7/2019', '20/8/2019', '30/6/2019']})
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format="%d/%m/%Y")
delta = (df['Date'] - pd.Timestamp.today()).dt.days
print(delta)

输出：

0    16
1    17
2    63
3    12
Name: Date, dtype: int64