python – DateOffset Panda减法

发布时间：2020-12-20 11:59:47 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有一个dataFrame [in] MyDates[out] 2017-04-04 -5.02017-04-03 -5.02017-03-31 -4.02017-03-30 -6.02017-03-29 -5.02017-03-28 -5.0 每个数字对应我应该在相应日期添加或删除的天数.我想创建一个新列,索引日期减去第一列中的天数.我知道我可以用DateOffse

我有一个dataFrame

[in] MyDates
[out]  
2017-04-04        -5.0
2017-04-03        -5.0
2017-03-31        -4.0
2017-03-30        -6.0
2017-03-29        -5.0
2017-03-28        -5.0

每个数字对应我应该在相应日期添加或删除的天数.我想创建一个新列,索引日期减去第一列中的天数.我知道我可以用DateOffset做到但我无法弄清楚如何…

谢谢！

解决方法

您可以将列转换为 TimedeltaIndex或 to_timedelta并添加()或减去( – )值：

df['new'] = df.index - pd.TimedeltaIndex(df['col'],unit='d')
print (df)
            col        new
2017-04-04 -5.0 2017-04-09
2017-04-03 -5.0 2017-04-08
2017-03-31 -4.0 2017-04-04
2017-03-30 -6.0 2017-04-05
2017-03-29 -5.0 2017-04-03
2017-03-28 -5.0 2017-04-02

要么：

df['new'] = df.index + pd.to_timedelta(df['col'],unit='d')
print (df)
            col        new
2017-04-04 -5.0 2017-03-30
2017-04-03 -5.0 2017-03-29
2017-03-31 -4.0 2017-03-27
2017-03-30 -6.0 2017-03-24
2017-03-29 -5.0 2017-03-24
2017-03-28 -5.0 2017-03-23

如果Series as input添加to_frame：

df = s.to_frame('date')
df['new'] = df.index - pd.TimedeltaIndex(df['date'],unit='d')
print (df)
            date        new
2017-04-04  -5.0 2017-04-09
2017-04-03  -5.0 2017-04-08
2017-03-31  -4.0 2017-04-04
2017-03-30  -6.0 2017-04-05
2017-03-29  -5.0 2017-04-03
2017-03-28  -5.0 2017-04-02

（编辑：李大同）

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