{"id":2971,"date":"2023-07-19T20:21:26","date_gmt":"2023-07-19T20:21:26","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-datumsunterschied\/"},"modified":"2023-07-19T20:21:26","modified_gmt":"2023-07-19T20:21:26","slug":"pandas-datumsunterschied","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-datumsunterschied\/","title":{"rendered":"Pandas: so berechnen sie die differenz zwischen zwei daten"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um eine Differenz zwischen zwei Datumsangaben in einem Pandas-DataFrame zu berechnen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">diff_days<\/span> '] = (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">end_date<\/span> '] - df[' <span style=\"color: #ff0000;\">start_date<\/span> ']) \/ np. <span style=\"color: #3366ff;\">timedelta64<\/span> ( <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> ,' <span style=\"color: #ff0000;\">D<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem speziellen Beispiel wird die Differenz zwischen den Datumsangaben in den Spalten <strong>end_date<\/strong> und <strong>start_date<\/strong> in Tagen berechnet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass wir das \u201eD\u201c in der Funktion <strong>timedelta64()<\/strong> durch die folgenden Werte ersetzen k\u00f6nnen, um die Datumsdifferenz in verschiedenen Einheiten zu berechnen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>W<\/strong> : Wochen<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>M<\/strong> : Monat<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Y<\/strong> : Jahre<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele zeigen, wie man in der Praxis eine Datumsdifferenz in einem Pandas DataFrame berechnet.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Berechnen Sie die Differenz zwischen zwei Datumsangaben mit Datetime-Spalten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame<span style=\"color: #000000;\">\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">start_date<\/span> ': pd. <span style=\"color: #3366ff;\">date_range<\/span> (start=' <span style=\"color: #ff0000;\">1\/5\/2020<\/span> ', periods= <span style=\"color: #008000;\">6<\/span> , freq=' <span style=\"color: #ff0000;\">W<\/span> '),\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">end_date<\/span> ': pd. <span style=\"color: #3366ff;\">date_range<\/span> (start=' <span style=\"color: #ff0000;\">6\/1\/2020<\/span> ', periods= <span style=\"color: #008000;\">6<\/span> , freq=' <span style=\"color: #ff0000;\">M<\/span> ')})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n  start_date end_date\n0 2020-01-05 2020-06-30\n1 2020-01-12 2020-07-31\n2 2020-01-19 2020-08-31\n3 2020-01-26 2020-09-30\n4 2020-02-02 2020-10-31\n5 2020-02-09 2020-11-30\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view dtype of each column in DataFrame<\/span>\ndf. <span style=\"color: #3366ff;\">dtypes\n\n<span style=\"color: #000000;\">start_date datetime64[ns]\nend_date datetime64[ns]\ndtype:object<\/span><\/span>\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da beide Spalten im DataFrame bereits einen <strong>datetime64-<\/strong> Typ haben, k\u00f6nnen wir die Differenz zwischen Start- und Enddatum mit der folgenden Syntax berechnen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create new columns that contains date differences\n<\/span>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">diff_days<\/span> '] = (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">end_date<\/span> '] - df[' <span style=\"color: #ff0000;\">start_date<\/span> ']) \/ np. <span style=\"color: #3366ff;\">timedelta64<\/span> ( <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> ,' <span style=\"color: #ff0000;\">D<\/span> ')\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">diff_weeks<\/span> '] = (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">end_date<\/span> '] - df[' <span style=\"color: #ff0000;\">start_date<\/span> ']) \/ np. <span style=\"color: #3366ff;\">timedelta64<\/span> ( <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> ,' <span style=\"color: #ff0000;\">W<\/span> ')\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">diff_months<\/span> '] = (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">end_date<\/span> '] - df[' <span style=\"color: #ff0000;\">start_date<\/span> ']) \/ np. <span style=\"color: #3366ff;\">timedelta64<\/span> ( <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> ,' <span style=\"color: #ff0000;\">M<\/span> ')\ndf[' <span style=\"color: #ff0000;\">diff_years<\/span> '] = (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">end_date<\/span> '] - df[' <span style=\"color: #ff0000;\">start_date<\/span> ']) \/ np. <span style=\"color: #3366ff;\">timedelta64<\/span> ( <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> ,' <span style=\"color: #ff0000;\">Y<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view updated DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n  start_date end_date diff_days diff_weeks diff_months diff_years\n0 2020-01-05 2020-06-30 177.0 25.285714 5.815314 0.484610\n1 2020-01-12 2020-07-31 201.0 28.714286 6.603832 0.550319\n2 2020-01-19 2020-08-31 225.0 32.142857 7.392349 0.616029\n3 2020-01-26 2020-09-30 248.0 35.428571 8.148011 0.679001\n4 2020-02-02 2020-10-31 272.0 38.857143 8.936528 0.744711\n5 2020-02-09 2020-11-30 295.0 42.142857 9.692191 0.807683\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die neuen Spalten enthalten die Datumsunterschiede zwischen Start- und Enddatum in Tagen, Wochen, Monaten und Jahren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Berechnen Sie die Differenz zwischen zwei Datumsangaben mit Zeichenfolgenspalten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame<span style=\"color: #000000;\">\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">start_date<\/span> ': ['2020-01-05', '2020-01-12', '2020-01-19'],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">end_date<\/span> ': ['2020-06-30', '2020-07-31', '2020-08-31']})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view dtype of each column<\/span>\n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">df.dtypes<\/span> )\n\nstart_date object\nend_date object\ndtype:object\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da keine Spalte im DataFrame den Typ <strong>datetime64<\/strong> hat, erhalten wir eine Fehlermeldung, wenn wir versuchen, die Differenz zwischen den Datumsangaben zu berechnen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#attempt to calculate date difference\n<\/span>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">diff_days<\/span> '] = (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">end_date<\/span> '] - df[' <span style=\"color: #ff0000;\">start_date<\/span> ']) \/ np. <span style=\"color: #3366ff;\">timedelta64<\/span> ( <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> ,' <span style=\"color: #ff0000;\">D<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #ff0000;\">TypeError<\/span> : unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sie m\u00fcssen zuerst <strong>pd.to_datetime<\/strong> verwenden, um jede Spalte in das Datetime-Format zu konvertieren, bevor Sie die Differenz zwischen den Datumsangaben berechnen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#convert columns to datetime\n<\/span>df[[' <span style=\"color: #ff0000;\">start_date<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">end_date<\/span> ']] = df[[' <span style=\"color: #ff0000;\">start_date<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">end_date<\/span> ']]. <span style=\"color: #3366ff;\">apply<\/span> (pd. <span style=\"color: #3366ff;\">to_datetime<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate difference between dates\n<\/span>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">diff_days<\/span> '] = (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">end_date<\/span> '] - df[' <span style=\"color: #ff0000;\">start_date<\/span> ']) \/ np. <span style=\"color: #3366ff;\">timedelta64<\/span> ( <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> ,' <span style=\"color: #ff0000;\">D<\/span> ')\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view updated DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n  start_date end_date diff_days\n0 2020-01-05 2020-06-30 177.0\n1 2020-01-12 2020-07-31 201.0\n2 2020-01-19 2020-08-31 225.0\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da wir jede Spalte zun\u00e4chst in das Datum\/Uhrzeit-Format konvertiert haben, konnten wir die Differenz zwischen den Datumsangaben erfolgreich und fehlerfrei berechnen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/panda-datumsbereich\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen Sie einen Datumsbereich in Pandas<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-extrahieren-den-monat-aus-dem-datum\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So extrahieren Sie den Monat aus dem Datum in Pandas<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-zeitstempel-datum-uhrzeit\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So konvertieren Sie den Zeitstempel in Pandas in Datum\/Uhrzeit<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um eine Differenz zwischen zwei Datumsangaben in einem Pandas-DataFrame zu berechnen: df[&#8218; 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