Question

我的数据集包含与销售相关的数据的多列。我在DataFrame中有ORDEREDDATE和SHIPPINGDAYS。我想在数据集中添加一个名为DELIVEREDDATE的新列。

当前数据框

ORDEREDDATE     SHIPPINGDAYS 
2018-5-13           6
2017-8-24           4
2018-6-1            2

预期输出

ORDEREDDATE     SHIPPINGDAYS   DELIVEREDDATE
2018-5-13           6              2018-5-19
2017-8-24           4              2017-8-28
2018-6-1            2              2018-6-3

类型

ORDEREDDATE          object
SHIPPINGDAYS         object

试图解决

df1['DELIVERYDATE'] = (datetime.datetime.strptime(df1['ORDEREDDATE'].astype(str), '%Y-%m-%d') + datetime.timedelta(df1['SHIPPINGDAYS'].astype(str).astype(int))

Answer 1

这是一种方法：

# make sure types are correct format
df['ORDEREDDATE'] = pd.to_datetime(df['ORDEREDDATE'])
df['SHIPPINGDAYS'] = df['SHIPPINGDAYS'].astype(int)

df['DELIVEREDDATE'] = (df
                      .apply(lambda x: x['ORDEREDDATE'] + pd.Timedelta(days= x['SHIPPINGDAYS']), 
                       axis=1)

  ORDEREDDATE  SHIPPINGDAYS DELIVEREDDATE
0  2018-05-13             6    2018-05-19
1  2017-08-24             4    2017-08-28
2  2018-06-01             2    2018-06-03

Answer 2

首先，您需要将列转换为日期时间对象：

df1['ORDEREDDATE'] = pd.to_datetime(df1['ORDEREDDATE']

然后，您定义新列，同时还将int的{{1}}值转换为timedelta对象。这样，您可以对这些对象求和并返回所需的输出：

SHIPPINGDAYS

输出：

df['DELIVEREDDATE'] = df['ORDEREDDATE'] + df['SHIPPINGDAYS'].apply(lambda x: pd.Timedelta(x,unit='D'))

Answer 3

因为您要添加秒而不是天！

您可以使用名称timedelta自变量初始化days。如果您不提供姓名，则以秒为单位。

此外，您以datetime对象结尾，因此需要在计算完成后以所需的方式对其进行格式化。

将日期添加到日期时间对象

3 个答案: