如何根据特定日期为每一行添加正负增量？

Question

我有一个 pandas df，它有 2 列，例如 Date, First_Date (constant)。

我正在尝试添加一个新列，其中 First_Date=Date 的值为 0。然后，该实例下方的所有行都应该以负数方式递增，例如 -1、-2、-3 等。上面的行也应该以正数方式递增，例如 1、2、3、4 等. 概念可视化请见附件。

我不确定是否有 pandas 函数可以执行此操作，或者在这种情况下是否有更好的函数。任何指导都会很棒。

Answer 1

>>> df = pd.DataFrame({'Date':pd.date_range('2020-01-01', '2020-01-18')})
>>> df
         Date
0  2020-01-01
1  2020-01-02
2  2020-01-03
3  2020-01-04
4  2020-01-05
5  2020-01-06
6  2020-01-07
7  2020-01-08
8  2020-01-09
9  2020-01-10
10 2020-01-11
11 2020-01-12
12 2020-01-13
13 2020-01-14
14 2020-01-15
15 2020-01-16
16 2020-01-17
17 2020-01-18

签出 pandas Timestamps 字符串到 DateTime 等。没有理由使用字符串和整数。

>>> df['index'] = df - pd.Timestamp('2020-01-11')
>>> df
         Date    index
0  2020-01-01 -10 days
1  2020-01-02  -9 days
2  2020-01-03  -8 days
3  2020-01-04  -7 days
4  2020-01-05  -6 days
5  2020-01-06  -5 days
6  2020-01-07  -4 days
7  2020-01-08  -3 days
8  2020-01-09  -2 days
9  2020-01-10  -1 days
10 2020-01-11   0 days
11 2020-01-12   1 days
12 2020-01-13   2 days
13 2020-01-14   3 days
14 2020-01-15   4 days
15 2020-01-16   5 days
16 2020-01-17   6 days
17 2020-01-18   7 days

之后您可以通过以下方式获得所需的整数：

>>> df['index'].transform(lambda x: x.days)
0    -10
1     -9
2     -8
3     -7
4     -6
5     -5
6     -4
7     -3
8     -2
9     -1
10     0
11     1
12     2
13     3
14     4
15     5
16     6
17     7

编辑

要更具体地回答，因为您有字符串日期，您必须先执行以下操作

df[['Date', 'First_Date']] = df[['Date', 'First_Date']].astype('datetime64[ns]')

然后你可以减去列并得到你的结果：

df['index'] = df['Date'] - df['First_Date']

Answer 2

import datetime

dates=['2020-01-01','2020-01-02',...] #list of strings
constant='2020-01-11'
const=datetime.datetime.strptime(constant,'%Y-%m-%d')
lista=[(x,constant,(datetime.datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d')-const).days) 
for x in dates] #lista is a list of tuples [(date,constant,days)..]

希望它有效！