数据框列上的日期偏移量

Question

我有一个 Pandas 数据框和一个列 称为具有datetime64[ns] 数据类型的过期。 df.['expiration'][0] 给Timestamp('2010-12-31 00:00:00')。

我想从此列中减去一个日历日，但不知道怎么做。 我试过pandas.tseries.offsets.DateOffset(days=1) 但这给出了错误 不能在 datetime/timedelta 操作中使用非绝对 DateOffset [<DateOffset: kwds={'days': 1}>]

这显然是因为它只适用于 timeindex。 所以我尝试了

import pandas
df['expiration']=df['expiration']-pandas.datetime.timedelta(days=1)

但这会导致另一个错误：

类型对象'datetime.datetime'没有属性'timedelta'

如何以一种可行的方式做到这一点？

Answer 1

你有两个问题。首先 pandas.datetime 是 datetime.datetime 类而不是模块，因此您需要直接引用 datetime.timedelta 类。其次，您需要从列中的每个值中取出 1 天。我会这样做：

import datetime as dt
df['expiration'] = df['expiration'].apply(lambda x: x - dt.timedelta(days=1))

要对此进行矢量化，您需要将 timedelta 转换为 numpy.timedelta64：

df['expiration'] = df['expiration'] - pt.timedeltas.to_timedelta(dt.timedelta(days=1))

或者直接创建numpy.timedelta64：

df['expiration'] = df['expiration'] - numpy.timedelta64(1, 'D')