将月差转换为整数

Question

具有如下日期时间列的数据集，我将周期转换为月份并计算差异。我想将输出转换为整数，但没有成功。

ID    StartDate    CurrentDate 
a     2019-03-05   2019-06-18
b     2019-02-05   2019-07-20
c     2019-01-23   2019-07-25

df['start_month_year'] = df['StartDate'].dt.to_period('M')
df['current_month_year'] = df['CurrentDate'].dt.to_period('M')
df['tenure'] = (df['current_month_year'] - df['start_month_year'])
df['tenure'].astype(int)

Answer 1

这是一种方法

df.CurrentDate.dt.year*12+df.CurrentDate.dt.month-(df.StartDate.dt.year*12+df.StartDate.dt.month)
Out[512]: 
0    3
1    5
2    6
dtype: int64

在结果变为pandas.tseries.offsets.MonthEnd 之前添加astype 来修复您的代码

(df['CurrentDate'].dt.to_period('M').astype(int)-df['StartDate'].dt.to_period('M').astype(int))

Answer 2

让我们玩一下 pandas.tseries.offsets：

使用您的代码，您可以通过使用apply 从 pandas.tseries.offsets 对象中检索此属性来获取偏移量 n，如下所示：

df['start_month_year'] = df['StartDate'].dt.to_period('M')
df['current_month_year'] = df['CurrentDate'].dt.to_period('M')
df['tenure'] = (df['current_month_year'] - df['start_month_year'])
df['tenure'].apply(lambda x: x.n)

输出：

0    3
1    5
2    6
Name: tenure, dtype: int64

不过，我更喜欢@WeNYoBen 的方法。