在pandas中从列中日期减去索引日期

Question

我有一个数据表（DataFrame），它的样子是这样的：有一列是日期作为索引，还有一列也是日期。我想做的就是把索引中的日期减去那一列中的日期，然后把这个差值放到另一列里。但是，我找不到怎么在计算中使用这个索引。

              Code   FinishDate
1990-01-01    XYZ    1999-02-14
1990-01-02    ABC    1997-01-27

Answer 1

如果你像这样添加日期类型的字段 http://prntscr.com/3f4seo

那么根据我的示例，查询语句是

UPDATE products SET dif_days = DATEDIFF( date1, date2 ).

希望这能帮到你

谢谢

Answer 2

这个方法可以用，但会有一个警告：

In [168]:

df['DateDiff'] = df.FinishDate-df.index
df
C:\WinPython-64bit-3.3.3.2\python-3.3.3.amd64\lib\site-packages\pandas\core\format.py:1851: DeprecationWarning: Implicitly casting between incompatible kinds. In a future numpy release, this will raise an error. Use casting="unsafe" if this is intentional.
  elif format_short and x == 0:
C:\WinPython-64bit-3.3.3.2\python-3.3.3.amd64\lib\site-packages\pandas\core\format.py:1851: DeprecationWarning: Implicitly casting between incompatible kinds. In a future numpy release, this will raise an error. Use casting="unsafe" if this is intentional.
  elif format_short and x == 0:
Out[168]:
           Code FinishDate  DateDiff
1990-01-01  XYZ 1999-02-14 3331 days
1990-01-02  ABC 1997-01-27 2582 days

[2 rows x 3 columns]

你需要确保你的索引和结束日期都是日期时间格式，而不是字符串。如果要进行转换，可以使用 pd.to_datetime() 这个函数。

补充说明

要把字符串转换成日期时间格式，只需要这样做：

df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.FinishDate = pd.to_datetime(df.FinishDate)

我不确定这两者是否都需要，但这个方法是有效的。