标签：相减 05 df datetime 2019 date apply Pandas

参考：pandas apply() 函数用法

平时我们会经常用到日期的计算，比如要计算两个日期的间隔，比如下面的一组关于 wbs 起止日期的数据：

wbs date_from date_to
job1 2019-04-01 2019-05-01
job2 2019-04-07 2019-05-17
job3 2019-05-16 2019-05-31
job4 2019-05-20 2019-06-11

假定要计算起止日期间隔的天数。比较简单的方法就是两列相减（datetime 类型)：

import pandas as pd
import datetime as dt

wbs = {
    "wbs": ["job1", "job2", "job3", "job4"],
    "date_from": ["2019-04-01", "2019-04-07", "2019-05-16","2019-05-20"],
    "date_to": ["2019-05-01", "2019-05-17", "2019-05-31", "2019-06-11"]
}

df = pd.DataFrame(wbs)
df['elpased'] = df['date_to'].apply(pd.to_datetime) -   
               df['date_from'].apply(pd.to_datetime)

apply() 函数将 date_from 和 date_to 两列转换成 datetime 类型。我们 print 一下 df:

wbs date_from date_to elapsed
job1 2019-04-01 2019-05-01 30 days
job2 2019-04-07 2019-05-17 40 days
job3 2019-05-16 2019-05-31 15 days
job4 2019-05-20 2019-06-11 22 days

日期间隔已经计算出来，但后面带有一个单位 days，这是因为两个 datetime 类型相减，得到的数据类型是 timedelta64，如果只要数字，还需要使用 timedelta 的 days 属性转换一下。

elapsed= df['date_to'].apply(pd.to_datetime) -
    df['date_from'].apply(pd.to_datetime)
df['elapsed'] = elapsed.apply(lambda x : x.days)

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来源： https://www.cnblogs.com/hsiangyu-meng/p/15937605.html

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