with - Agregar columna con el número de días entre las fechas en los pandas DataFrame

pandas working with datetime

Question

Quiero restar fechas en ''A'' de las fechas en ''B'' y agregar una nueva columna con la diferencia.

df
          A        B
one 2014-01-01  2014-02-28 
two 2014-02-03  2014-03-01

He intentado lo siguiente, pero aparece un error cuando trato de incluir esto en un ciclo for ...

import datetime
date1=df[''A''][0]
date2=df[''B''][0]
mdate1 = datetime.datetime.strptime(date1, "%Y-%m-%d").date()
rdate1 = datetime.datetime.strptime(date2, "%Y-%m-%d").date()
delta =  (mdate1 - rdate1).days
print delta

¿Que debería hacer?

Answer 1

Para eliminar el elemento de texto ''días'', también puede utilizar el accesoador dt () para series: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.html

Asi que,

df[''A''] = pd.to_datetime(df[''A''])
df[''B''] = pd.to_datetime(df[''B''])

df[''C''] = (df[''B''] - df[''A'']).dt.days

Que devuelve

             A          B   C
one 2014-01-01 2014-02-03  33
two 2014-02-03 2014-03-01  26

Answer 2

Qué tal esto:

times[''days_since''] = max(list(df.index.values))  
times[''days_since''] = times[''days_since''] - times[''months'']  
times

Answer 3

Suponiendo que se tratara de columnas de fecha y hora (si no se aplican a to_datetime ), puede simplemente to_datetime :

df[''A''] = pd.to_datetime(df[''A''])
df[''B''] = pd.to_datetime(df[''B''])

In [11]: df.dtypes  # if already datetime64 you don''t need to use to_datetime
Out[11]:
A    datetime64[ns]
B    datetime64[ns]
dtype: object

In [12]: df[''A''] - df[''B'']
Out[12]:
one   -58 days
two   -26 days
dtype: timedelta64[ns]

In [13]: df[''C''] = df[''A''] - df[''B'']

In [14]: df
Out[14]:
             A          B        C
one 2014-01-01 2014-02-28 -58 days
two 2014-02-03 2014-03-01 -26 days

Nota: asegúrese de utilizar un nuevo panda (por ej., 0.13.1); es posible que esto no funcione en versiones anteriores.

Answer 4

Una lista de comprensión es su mejor apuesta para la forma más pitthonic (y más rápida) de hacer esto:

[int(i.days) for i in (df.B - df.A)]

1. devolveré el timedelta (por ejemplo, ''-58 días'')
2. i.days devolverá este valor como un valor entero largo (por ejemplo, -58L)
3. int (i.days) le dará el -58 que busca.

Si sus columnas no están en formato de fecha y hora. La sintaxis más corta sería: df.A = pd.to_datetime(df.A)