Python Pandas：两周内两个日期之间的差异？

Question

当试图在几周内找到两个日期之间的差异时：

import pandas as pd

def diff(start, end):
    x = millis(end) - millis(start)
    return x / (1000 * 60 * 60 * 24 * 7 * 1000)

def millis(s):
    return pd.to_datetime(s).to_datetime64()

diff("2013-06-10","2013-06-16")

结果我得到：

Out[15]: numpy.timedelta64(857,'ns')

这显然是错误的。 问题：

1. 如何获得以周为单位的差异，而不是纳秒，四舍五入为整数值？

2. 如何从“numpy.timedelta64”对象中获取价值？

Answer 1

我认为您可以通过除以 numpy 标量来转换为int ：

def diff(start, end):
    x = pd.to_datetime(end) - pd.to_datetime(start)
    return int(x / np.timedelta64(1, 'W'))

print (diff("2013-06-10","2013-06-16"))
0
print (diff("2013-06-10","2013-06-26"))
2

参见变频。

Answer 2

您也可以使用pandas.Timedelta ：

import pandas as pd

def diff(start, end):
    days = pd.to_datetime(end) - pd.to_datetime(start)
    week = int(pd.Timedelta(days).days / 7)
    remainder = pd.Timedelta(days).days % 7
    return str(week) + ' weeks and ' + str(remainder) + ' days'

print(diff("2019-06-10","2019-07-11"))

Output:
4 weeks and 3 days

Answer 3

这是一个简单的修复：

def diff(start, end):
    x = millis(end) - millis(start)
    return np.ceil(x.astype(int) / (7*86400*1e9))

主要是在操作之前删除单位（纳秒）。

PS：当函数未返回毫秒时，请考虑不要调用您的函数millis() 。

Answer 4

jezrael 的回答给我带来了一个错误，所以这是一个替代解决方案（以防您在尝试时也遇到错误）

import numpy as np
import pandas as pd
def diff(start, end):
    x = pd.to_datetime(end) - pd.to_datetime(start)
    return (x).apply(lambda x: x/np.timedelta64(1,'W')).astype(int)