<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um in Pandas Tage zu einem Datum zu addieren und davon zu subtrahieren:<\/span><\/p>\n Methode 1: Tage zu diesem Tag hinzuf\u00fcgen<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Tage vom Datum subtrahieren<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie eine neue Spalte erstellt wird, die dem Datumsspaltenwert<\/strong> f\u00fcnf Tage hinzuf\u00fcgt:<\/span><\/p>\n Die neue Spalte \u201edate_plus_f\u00fcnf\u201c<\/strong> stellt Werte in der Datumsspalte<\/strong> dar, wobei jedem Wert f\u00fcnf Tage hinzugef\u00fcgt werden.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen auch die Funktion dtypes<\/strong> verwenden, um zu best\u00e4tigen, dass die neue Spalte tats\u00e4chlich eine Datetime-Spalte ist:<\/span><\/p>\n Die Spalten \u201eDatum\u201c<\/strong> und \u201eDatum_Plus_F\u00fcnf\u201c<\/strong> werden als Datum\/Uhrzeit-Formate erkannt.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie eine neue Spalte erstellt wird, die f\u00fcnf Tage vom Wert der Datumsspalte<\/strong> abzieht:<\/span><\/p>\n Die neue Spalte \u201edate_minus_f\u00fcnf\u201c<\/strong> stellt die Werte der Datumsspalte<\/strong> dar, wobei von jedem Wert f\u00fcnf Tage abgezogen werden.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So konvertieren Sie Spalten in Pandas in DateTime<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um in Pandas Tage zu einem Datum zu addieren und davon zu subtrahieren: Methode 1: Tage zu diesem Tag hinzuf\u00fcgen df[‚ date_column ‚] + pd. Timedelta (days= 5 ) Methode 2: Tage vom Datum subtrahieren df[‚ date_column ‚] – pd. Timedelta (days= 5 ) Die folgenden Beispiele zeigen, wie […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df['<\/span><\/span> date_column<\/span> '] + pd. Timedelta<\/span> (days= 5<\/span> )\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n df['<\/span> date_column<\/span> '] - pd. Timedelta<\/span> (days= 5<\/span> )<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' date<\/span> ': ['2022-10-01', '2022-10-23', '2022-10-30', '2022-11-05'],\n ' sales<\/span> ': [450, 567, 612, 701]})\n\n#convert date column to datetime\n<\/span>df[' date<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' date<\/span> '])\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n dirty dates\n0 2022-10-01 450\n1 2022-10-23 567\n2 2022-10-30 612\n3 2022-11-05 701<\/strong><\/span><\/pre>\n Beispiel 1: Tage zu diesem Tag in Pandas hinzuf\u00fcgen<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create new column that adds 5 days to value in date column\n<\/span>df[' date_plus_five<\/span> '] = df[' date<\/span> '] + pd. Timedelta<\/span> (days= 5<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n date sales date_plus_five\n0 2022-10-01 450 2022-10-06\n1 2022-10-23 567 2022-10-28\n2 2022-10-30 612 2022-11-04\n3 2022-11-05 701 2022-11-10\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #check data type of each column\n<\/span>df. dtypes<\/span>\n\ndate datetime64[ns]\ndirty int64\ndate_plus_five datetime64[ns]\ndtype:object\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Subtrahieren Sie Tage vom Datum in Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create new column that subtracts five days from date\n<\/span>df[' date_minus_five<\/span> '] = df[' date<\/span> '] - pd. Timedelta<\/span> (days= 5<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n date sales date_minus_five\n0 2022-10-01 450 2022-09-26\n1 2022-10-23 567 2022-10-18\n2 2022-10-30 612 2022-10-25\n3 2022-11-05 701 2022-10-31\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So konvertieren Sie DateTime in Pandas in ein Datum<\/a>
So extrahieren Sie den Monat aus dem Datum in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"