df=pd.read_csv("C:Tasks_Revised_For_Analysis.csv")
print df['Days_Spent']
Out[16]:
0 5.0
1 43.333333333333336
2 176.66666666666666
3 80.5
4 78.5
5 0.3333333333333333
print df['Start_Date']
Out[17]:
0 2015-10-29
1 2016-01-07
2 2015-10-29
3 2015-10-29
4 2015-11-01
5 2015-11-02
Days_Spent是计算值的浮点数
df['Days_Spent'] = (df['ActualHours'] / 6.00)
这是我应该做的最好的猜测
g = (df['Days_Spent'])
df['Est_end'] = df['Start_Date'] + datetime.timedelta(days = g)
即使我输入了datetime和timedelta,这也是我收到的错误 类型对象'datetime.datetime'没有属性'timedelta'
答案 0 :(得分:0)
您可以使用pd.to_timedelta
:
df['Est_end'] = df['Start_Date'] + pd.to_timedelta(df['Days_Spent'], unit='D')
考虑到unit='D'
暗示8.5将被解释为" 8天半"或" 8天和12小时"。您可能希望首先向上或向下舍入数字。
请参阅docs。
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