Pandas从公元开始计算年龄

Question

我真的需要帮助。我之前的帖子很糟糕，不清楚-对不起-我希望我可以删除，但希望这一个会更好。

我需要根据日期计算年龄（见分析部分和最终结果部分）。

原始数据集

"JOLIE", 09091959,02051983
"PORTMAN",02111979,01272002
"MOORE", 01281975,01182009
"BEST", 04081973,07022008
"MONROE", 04161957,11231979

加载数据

from pandas import DataFrame, read_csv
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

columns = ['lname','dob','scd_csr_mdy']

raw_data = pd.read_csv(r'C:\Users\davidlopez\Desktop\Folders\Standard Reports\HR Reports\eeprofil  \eeprofil.txt',` 
                       names=columns, parse_dates = ['dob','scd_csr_mdy'})

df1 = raw_data

In [1]: df1
Out [1]:

         lname          dob          scd_csr_mdy
    0    JOLIE          09091959     02051983
    1    PORTMAN        02111979     01272002
    2    MOORE          01281975     01182009
    3    BEST           04081973     07022008
    4    MONROE         04161957     11231979

分析

我尝试执行以下操作，但收到一个错误：

now = datetime.now()
df1['age'] = now - df1['dob']

但我收到了错误：

TypeError:  unsported operant type(S) for -: 'datetime.datetime' and 'str'

最终结果

     lname          dob          scd_csr_mdy    DOB_AGE     SCD_AGE
0    JOLIE          09091959     02051983       55          32
1    PORTMAN        02111979     01272002       36          13
2    MOORE          01281975     01182009       40          6
3    BEST           04081973     07022008       42          6
4    MONROE         04161957     11231979       58          35

有什么建议。。。。。？

Answer 1

将dob列从string转换为datetime对象

df1['dob'] = pd.to_datetime(df1['dob'])
now = datetime.now()    
df1['age'] = now - df1['dob']

Answer 2

如果没有太多条目，可以执行以下操作：

df['dob'] = df.dob.apply(lambda d: pd.to_datetime(d[-4:] + d[:4]))
now - df.dob

Answer 3

将字符串转换为日期时间格式

df1['age'] = now - datetime.strptime(df1['dob'], "%m%d%Y")