Lambda 申請求兩個日期的差異

Question

我正在嘗試對 lambda 使用 apply 方法來查找兩個日期之間的月份。 我目前遇到屬性錯誤：

AttributeError: 'datetime.date' object 沒有屬性 'dt'

我的前期轉換：

df['date1'] = pd.to_datetime(df['date1'], errors='ignore', infer_datetime_format=True)
df['date2'] = pd.to_datetime(df['date2'], errors='ignore', infer_datetime_format=True)

這是我的街區：

df['Duration (Months)'] = df.apply(lambda x: x["Date1"].dt.to_period('M').astype(int) - x["Date2"].dt.to_period('M').astype(int), axis=1)

第二次嘗試：

df['Duration (Months)'] = df['date1'].dt.to_period('M').astype(int) - df['date2'].dt.to_period('M').astype(int)

關於我哪里出錯的任何想法？

Answer 1

從文檔中：

Series有一個訪問器，可以簡潔地返回類似於 Series 值的日期時間屬性，如果它是類似於 Series 的日期時間/時間段。 這將返回一個系列，索引與現有系列相同。

因此，在調用pandas.Series.apply時無需使用.dt訪問器，因為它可以單獨訪問每個元素（已經是datetime ）。 因此出現以下錯誤（取決於您系列的類型）：

AttributeError: 'datetime.date' object has no attribute 'dt'
AttributeError: 'Timestamp' object has no attribute 'dt'

試試這個：

(df.apply(lambda x: x["date1"].to_period('M') - x["date2"].to_period('M'), axis=1))

或者使用矢量代碼：

(df["date1"].dt.to_period('M') - df["date2"].dt.to_period("M")) #here, we needed the .dt accessor

0    <0 * MonthEnds>
1    <-1 * MonthEnd>
2    <6 * MonthEnds>
dtype: object

這將返回pandas.tseries.offsets.DateOffset 。 因此，要轉換一個數字/整數，您可以使用operator.attrgetter來獲取名稱作為屬性：

from operator import attrgetter

(df["date1"].dt.to_period('M') - df["date2"].dt.to_period("M")).apply(attrgetter("n"))

0    0
1   -1
2    6
dtype: int64

使用的輸入：

       date1      date2
0 2022-01-13 2022-01-01
1 2022-02-05 2022-03-06
2 2022-10-14 2022-04-09

date1    datetime64[ns]
date2    datetime64[ns]
dtype: object