[英]Filter pandas dataframe based on date columns difference
根據兩個日期列之間的差異過濾 pandas dataframe 的最有效方法是什么?
比如基於下面的dataframe:
CADASTRO RESPOSTA EVAL
0 2021-06-01 2021-06-13 y
1 2021-06-01 2021-06-13 y
2 2021-06-01 2021-06-18 y
3 2021-06-01 2021-06-09 n
4 2021-06-01 2021-06-20 n
5 2021-06-01 2021-06-20 n
如何過濾它以僅包含RESPOSTA
和CADASTRO
列之間的差異小於 15 天的記錄? 我嘗試了以下方法,但未成功:
import datetime
filtered_df = df[(df.RESPOSTA - df.CADASTRO).days < 15]
所需的 output 是:
CADASTRO RESPOSTA EVAL
0 2021-06-01 2021-06-13 y
1 2021-06-01 2021-06-13 y
3 2021-06-01 2021-06-09 n
通過日期時間訪問器dt
訪問天數
# Ensure DateTime
df['CADASTRO'] = pd.to_datetime(df['CADASTRO'])
df['RESPOSTA'] = pd.to_datetime(df['RESPOSTA'])
# Access Days through dt.days
filtered_df = df[(df.RESPOSTA - df.CADASTRO).dt.days < 15]
filtered_df
:
CADASTRO RESPOSTA EVAL
0 2021-06-01 2021-06-13 y
1 2021-06-01 2021-06-13 y
3 2021-06-01 2021-06-09 n
使用timedelta
比較天數差異
from datetime import timedelta
df = pd.DataFrame({
'CADASTRO': ['2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01'],
'RESPOSTA': ['2021-06-13', '2021-06-13', '2021-06-18', '2021-06-09', '2021-06-20', '2021-06-20'],
'EVAL': ['y', 'y', 'y', 'n', 'n', 'n']
})
df['CADASTRO'] = pd.to_datetime(df['CADASTRO'])
df['RESPOSTA'] = pd.to_datetime(df['RESPOSTA'])
df['temp'] = df['RESPOSTA'] - df['CADASTRO']
df['temp'] = df['temp'].apply(lambda x: 0 if x < timedelta(days=15) else 1)
filtered_df = df.drop(df[df['temp']==0].index).drop(columns=['temp'])
Output filters_df
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