パンダ: 2 つの日付の差を計算する方法

次の構文を使用して、pandas DataFrame 内の 2 つの日付の差を計算できます。

 df[' diff_days '] = (df[' end_date '] - df[' start_date ']) / np. timedelta64 ( 1 ,' D ')

この特定の例では、 end_date 列とstart_date列の日付の差を日数で計算します。

timedelta64()関数の「D」を次の値に置き換えて、日付の差をさまざまな単位で計算できることに注意してください。

• W : 週間
• M ：月
• Y : 年

次の例は、実際に pandas DataFrame で日付の差を計算する方法を示しています。

例 1: Datetime 列を使用して 2 つの日付の差を計算する

次のパンダ データフレームがあるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' start_date ': pd. date_range (start=' 1/5/2020 ', periods= 6 , freq=' W '),
                   ' end_date ': pd. date_range (start=' 6/1/2020 ', periods= 6 , freq=' M ')})

#view DataFrame
print (df)

  start_date end_date
0 2020-01-05 2020-06-30
1 2020-01-12 2020-07-31
2 2020-01-19 2020-08-31
3 2020-01-26 2020-09-30
4 2020-02-02 2020-10-31
5 2020-02-09 2020-11-30

#view dtype of each column in DataFrame
df. dtypes

start_date datetime64[ns]
end_date datetime64[ns]
dtype:object

DataFrame の両方の列にはすでにdatetime64型があるため、次の構文を使用して開始日と終了日の差を計算できます。

 import numpy as np

#create new columns that contains date differences
df[' diff_days '] = (df[' end_date '] - df[' start_date ']) / np. timedelta64 ( 1 ,' D ')
df[' diff_weeks '] = (df[' end_date '] - df[' start_date ']) / np. timedelta64 ( 1 ,' W ')
df[' diff_months '] = (df[' end_date '] - df[' start_date ']) / np. timedelta64 ( 1 ,' M ')
df[' diff_years '] = (df[' end_date '] - df[' start_date ']) / np. timedelta64 ( 1 ,' Y ')

#view updated DataFrame
print (df)

  start_date end_date diff_days diff_weeks diff_months diff_years
0 2020-01-05 2020-06-30 177.0 25.285714 5.815314 0.484610
1 2020-01-12 2020-07-31 201.0 28.714286 6.603832 0.550319
2 2020-01-19 2020-08-31 225.0 32.142857 7.392349 0.616029
3 2020-01-26 2020-09-30 248.0 35.428571 8.148011 0.679001
4 2020-02-02 2020-10-31 272.0 38.857143 8.936528 0.744711
5 2020-02-09 2020-11-30 295.0 42.142857 9.692191 0.807683

新しい列には、開始日と終了日の日付の差が日、週、月、年単位で表示されます。

例 2: 文字列列を使用して 2 つの日付の差を計算する

次のパンダ データフレームがあるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' start_date ': ['2020-01-05', '2020-01-12', '2020-01-19'],
                   ' end_date ': ['2020-06-30', '2020-07-31', '2020-08-31']})

#view dtype of each column
print ( df.dtypes )

start_date object
end_date object
dtype:object

DataFrame のどちらの列もdatetime64型ではないため、日付間の差異を計算しようとするとエラーが発生します。

 import numpy as np

#attempt to calculate date difference
df[' diff_days '] = (df[' end_date '] - df[' start_date ']) / np. timedelta64 ( 1 ,' D ')

TypeError : unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

日付間の差異を計算する前に、まずpd.to_datetime を使用して各列を日時形式に変換する必要があります。

 import numpy as np

#convert columns to datetime
df[[' start_date ', ' end_date ']] = df[[' start_date ', ' end_date ']]. apply (pd. to_datetime )

#calculate difference between dates
df[' diff_days '] = (df[' end_date '] - df[' start_date ']) / np. timedelta64 ( 1 ,' D ')

#view updated DataFrame
print (df)

  start_date end_date diff_days
0 2020-01-05 2020-06-30 177.0
1 2020-01-12 2020-07-31 201.0
2 2020-01-19 2020-08-31 225.0

最初に各列を日時形式に変換したため、日付間の差異をエラーなく正常に計算できました。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

Pandas で日付範囲を作成する方法
Pandasで日付から月を抽出する方法
Pandasでタイムスタンプを日付/時刻に変換する方法