使用熊猫在python中查找两个日期之间的持续时间答案

【问题标题】：Finding duration between two dates in python using pandas使用熊猫在python中查找两个日期之间的持续时间
【发布时间】：2017-12-15 01:11:36
【问题描述】：

我确实有一个包含两列的“input.csv”文件，即“start_date”和“end_date”。我必须在不使用循环的情况下添加日期之间的持续时间列。我试过下面的代码。

import pandas as pd
from datetime import datetime

data = pd.read_csv('data/input.csv')

# converting each data field into date format
data['start_date'] = map(lambda t:datetime.strptime(t,'%Y%M%d'), data.start_date.values)
data['end_date'] = map(lambda t:datetime.strptime(t,'%Y%M%d'), data.end_date.values)

# evaluating the duration
data['duration'] = data.end_date.values - data.start_date.values

显示如下错误

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'map' and 'map'

最初的日期格式是字符串格式的 YYYYMMDD，如 20170516 20180931 等。我尝试了一些替代方法，但没有奏效。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

data['end_date'] = pd.to_datetime(data['end_date'], format='%Y%m%d')
data['start_date'] = pd.to_datetime(data['start_date'], format='%Y%m%d')
data["duration"] = data['end_date'] - data['start_date']

这行得通。我使用了其他 cmets 的参考资料。

【讨论】：

【解决方案2】：

我昨天正在做这个！干杯。

data['end_date'] = pd.to_datetime(data['end_date'])
data['start_date'] = pd.to_datetime(data['start_date'])
data["duration"] = data['end_date'] - data['start_date']

to_datetime 相当健壮，可以推断格式。

【讨论】：

将 12/08/2004 的日期转换为 1970-01-01 00:00:00.020040812，即 20140812，我提到它是给定的日期格式。
使用 format('date_format') 参数是 to_datetime 函数工作

【解决方案3】：

更简单的是，您可以这样做： data["duration"] = data['end_date'] - data['start_date'] 新的“持续时间”列的类型是 Timedelta。获取天数： data["duration"][0].days 返回天数，输入int

【讨论】：