从熊猫的日期时间列中减去一年答案

【问题标题】：Subtract a year from a datetime column in pandas从熊猫的日期时间列中减去一年
【发布时间】：2015-09-19 02:37:35
【问题描述】：

我有一个如下的日期时间列 -

>>> df['ACC_DATE'].head(2)
538   2006-04-07
550   2006-04-12
Name: ACC_DATE, dtype: datetime64[ns]

现在，我想从该列的每一行中减去一年。我怎样才能达到同样的效果以及我可以使用哪个库？

预期字段 -

        ACC_DATE    NEW_DATE
538   2006-04-07  2005-04-07
549   2006-04-12  2005-04-12

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

你可以使用 pd.Timedelta:

df["NEW_DATE"] = df["ACC_DATE"] - pd.Timedelta(days=365)

或者替换：

df["NEW_DATE"] = df["ACC_DATE"].apply(lambda x: x.replace(year=x.year - 1))

但两者都不会赶上闰年，所以你可以使用dateutil.relativedelta：

from dateutil.relativedelta import  relativedelta

df["NEW_DATE"] = df["ACC_DATE"].apply(lambda x: x - relativedelta(years=1))

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用DateOffset 来实现：

In[88]:
df['NEW_DATE'] = df['ACC_DATE'] - pd.DateOffset(years=1)
df

Out[88]: 
        ACC_DATE   NEW_DATE
index                      
538   2006-04-07 2005-04-07
550   2006-04-12 2005-04-12

【讨论】：

我很好奇，如果你的开始日期是 2 月 29 日，它会做什么？
@MarkRansom 好问题我刚试过这个，因为2004-02-29 减去一年变成2003-02-28

【解决方案3】：

使用DateOffset:

df["NEW_DATE"] = df["ACC_DATE"] - pd.offsets.DateOffset(years=1)
print (df)
        ACC_DATE   NEW_DATE
index                      
538   2006-04-07 2005-04-07
550   2006-04-12 2005-04-12

【讨论】：

请问pd.DateOffset(years=1)和你的pd.offsets.DateOffset(years=1)有什么区别？
@ahbon 如果使用 plural years 则添加 1 年，如果使用 singular year 则设置为年份 1

【解决方案4】：

如果有一个pd.Timestamp 对象而不是一个列，

使用pd.DateOffset(years=n) 并不理想，因为它会产生：

UserWarning：在转换中丢弃非零纳秒

pd.Timedelta() 不接受年份。

在这种情况下，唯一对我有用的方法是pd.Timestamp.replace：

t = pd.Timestamp.now()
t = t.replace(year=t.year - n)

answer by Padriac 暗示了这一点，但需要进一步澄清。

【讨论】：