计算datafram中两列空值的日期时间差

Question

我有一个如下的数据帧：

    startdate   terminationdate
0   1997-07-13  2004-09-29
1   1999-07-26  2016-03-23
2   2003-04-01  NaT
3   2007-06-01  NaT
4   2009-06-01  NaT

我想用月来计算任期。对于terminationdate中的null值，我希望使用当前日期来计算。在

我尝试了以下代码：

^{pr2}$

无法使用上述代码计算NaT值的保留期。在

Answer 1

塔瓦布·沙克尔的回答是正确的。如果希望在数据集中保留null并遵循逻辑，可以对每个raw使用apply函数

from datetime import datetime
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'startdate': pd.to_datetime(['1997-07-13', '1999-07-26', '2003-04-01', '2007-06-01', '2009-06-01']),
                   'terminationdate': pd.to_datetime(['2004-09-29', '2016-03-23', None, None, None])})

def tenure(start_date, end_date):
    if pd.isna(end_date) == False:
        tenure = (end_date - start_date)/np.timedelta64(1, 'M')
    else: 
        tenure = (datetime.now() - start_date)/np.timedelta64(1, 'M')
    return tenure

tenure_month = df.apply(lambda row: tenure(row['startdate'], row['terminationdate']), axis = 1)

Answer 2

您只需使用fillna将terminationdate中的NaT替换为当前的：

tenure = (df['terminationdate'].fillna(datetime.datetime.today()) - df['startdate'])/
          np.timedelta64(1, 'M')

Answer 3

尝试使用将列转换为日期pd.to_日期时间（）
使用填充当前日期np.哪里以及日期时间。日期时间。现在（）.日期
最后应用你的差分公式

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

df['startdate'] = pd.to_datetime(df['startdate']).dt.date
df['terminationdate'] = pd.to_datetime(df['terminationdate']).dt.date

df['terminationdate'] = np.where(df['terminationdate'].isnull(),
                                datetime.datetime.now().date(),
                                df['terminationdate'])

df['result'] = (df['terminationdate'] - df['startdate'])/np.timedelta64(1, 'M')