计算两个日期之间的差异

Question

我有一个带有两个日期列（Ymd）的数据库：

Date_from    Date_to     
17/01/01     17/01/05       
17/02/03     NaN           
17/05/01     17/05/05       
...

Date_from和Date_to是pandas列。

我构建了一个函数，如果： - 在Date_to中，NaN返回我“corrence”; - 在Dta_to中没有Nan使两列之间产生差异

两个结果都保存在第三列中。 像这样：

Data_from    Date_to     Difference
17/01/01     17/01/05       4
17/02/03     NaN           corrence    
17/05/01     17/05/05       4
...

功能是这样的：

from datetime import datetime

def diff(data,d1, d2):
    if pd.isnull(data.iloc[[1],[12]]):
         data['difference'] = 366
    else:
         data[d1] = pd.to_datetime(data[d1])
         data[d2] = pd.to_datetime(data[d2])
         data['difference'] = data[d2] - data[d1]
    return data

d1 = ["Date_from"]
d2 = ["Date_to"]
df = replace_NaN(df,d1,d2)  

出来的错误是这样的：

TypeError: replace_NaN() takes 2 positional arguments but 3 were given

我不明白为什么

Answer 1

您不需要执行此操作的功能。 代替，

1. 使用pd.to_datetime将列转换为datetime
2. 减去Date_from从Date_to
3. 使用dt.days提取timedelta列的days组件
4. 在结果上调用fillna

i = pd.to_datetime(df.Date_to, format='%y/%m/%d', errors='coerce')
j = pd.to_datetime(df.Date_from, format='%y/%m/%d', errors='coerce')

df['Difference'] = i.sub(j).dt.days.fillna('corrence')

df

  Date_from   Date_to Difference
0  17/01/01  17/01/05          4
1  17/02/03       NaN   corrence
2  17/05/01  17/05/05          4