パンダ: 月単位の timedelta を計算する方法
次の関数を使用して、pandas DataFrame の 2 つの列間の時間差を月単位で計算できます。
def month_diff(x, y): end = x. dt . to_period (' M '). view (dtype=' int64 ') start = y. dt . to_period (' M '). view (dtype=' int64 ') return end-start
次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。
例: Pandas で月単位の Timedelta 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 ({' event ': ['A', 'B', 'C'], ' start_date ': ['20210101', '20210201', '20210401'], ' end_date ': ['20210608', '20210209', '20210801'] }) #convert start date and end date columns to datetime df[' start_date '] = pd. to_datetime (df[' start_date ']) df[' end_date '] = pd. to_datetime (df[' end_date ']) #view DataFrame print (df) event start_date end_date 0 A 2021-01-01 2021-06-08 1 B 2021-02-01 2021-02-09 2 C 2021-04-01 2021-08-01
ここで、 start_date 列とend_date列の間の時間差 (月単位) を計算するとします。
これを行うには、まず次の関数を定義します。
#define function to calculate time delta in months between two columns def month_diff(x, y): end = x. dt . to_period (' M '). view (dtype=' int64 ') start = y. dt . to_period (' M '). view (dtype=' int64 ') return end-start
次に、この関数を使用して、 start_date 列とend_date列の間の時間差を月単位で計算します。
#calculate month difference between start date and end date columns
df[' month_difference '] = month_diff(df. end_date , df. start_date )
#view updated DataFrame
df
event start_date end_date month_difference
0 A 2021-01-01 2021-06-08 5
1 B 2021-02-01 2021-02-09 0
2 C 2021-04-01 2021-08-01 4
Month_difference列には、 start_date 列とend_date列の間の時間差 (月単位) が表示されます。
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 で列を DateTime に変換する方法
Pandas で DateTime を日付に変換する方法
Pandasで日付から月を抽出する方法