Question

我正在尝试在数据框中查找30天或更早的记录。我几乎可以完成所有工作，但是我需要更正“年龄”列的格式。程序中的大多数内容都是我在堆栈溢出时发现的，但是我不知道如何更改返回的增量的格式。

import pandas as pd
import datetime as dt

file_name = '/Aging_SRs.xls'
sheet = 'All'

df = pd.read_excel(io=file_name, sheet_name=sheet)

df.rename(columns={'SR Create Date': 'Create_Date', 'SR Number': 'SR'}, inplace=True)

tday = dt.date.today()
tdelta = dt.timedelta(days=30)
aged = tday - tdelta

df = df.loc[df.Create_Date <= aged, :]

# Sets the SR as the index.
df = df.set_index('SR', drop = True)

# Created the Age column.
df.insert(2, 'Age', 0)

# Calculates the days between the Create Date and Today.
df['Age'] = df['Create_Date'].subtract(tday)

上面最后一行中的计算为我提供了结果，但是看起来像-197 days +09:39:12，我需要它只是一个正数197。我还尝试使用python，pandas和datetime关键字进行搜索。

df.rename(columns={'Create_Date': 'SR Create Date'}, inplace=True)

writer = pd.ExcelWriter('output_test.xlsx')
df.to_excel(writer)
writer.save()

Answer 1

我看不到您的示例数据，但是IIUC和您只是试图获取timedelta的天数的绝对值，这应该可以工作：

df['Age'] =  abs(df['Create_Date'].subtract(tday)).dt.days)

说明：

给出一个带有timedelta列的数据框：

>>> df
                 delta
0  26523 days 01:57:59
1 -1601 days +01:57:59

您可以使用int仅提取天数作为dt.days：

>>> df['delta']dt.days
0    26523
1    -1601
Name: delta, dtype: int64

然后，您所需要做的就是将其包装在对abs的调用中以获取该int的绝对值：

>>> abs(df.delta.dt.days)
0    26523
1     1601
Name: delta, dtype: int64

Answer 2

这是我针对基本相同的问题所做的工作。

# create timestamp for today, normalize to 00:00:00
today = pd.to_datetime('today', ).normalize()
# match timezone with datetimes in df so subtraction works
today = today.tz_localize(df['posted'].dt.tz)
# create 'age' column for days old
df['age'] = (today - df['posted']).dt.days

与上面的答案几乎相同，但没有调用 abs()。

Python日期时间增量格式

2 个答案: