<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte fun\u00e7\u00e3o para calcular um delta de tempo em meses entre duas colunas de um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar esta fun\u00e7\u00e3o na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Agora suponha que queiramos calcular o delta de tempo (em meses) entre as colunas data_inicial<\/strong> e data_final<\/strong> .<\/span><\/p>\n Para fazer isso, primeiro definiremos a seguinte fun\u00e7\u00e3o:<\/span><\/p>\n A seguir, usaremos esta fun\u00e7\u00e3o para calcular o delta de tempo em meses entre as colunas start_date<\/strong> e end_date<\/strong> :<\/span><\/p>\n A coluna Month_difference<\/strong> exibe o delta de tempo (em meses) entre as colunas start_date<\/strong> e end_date<\/strong> .<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Como converter colunas para DateTime no Pandas<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte fun\u00e7\u00e3o para calcular um delta de tempo em meses entre duas colunas de um DataFrame do pandas: 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 O exemplo […]<\/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":[],"class_list":["post-2577","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n def<\/span> month_diff(x, y):\n end = x. dt<\/span> . to_period<\/span> (' M<\/span> '). view<\/span> (dtype=' int64<\/span> ')\n start = y. dt<\/span> . to_period<\/span> (' M<\/span> '). view<\/span> (dtype=' int64<\/span> ')\n return<\/span> end-start\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: Calcular Timedelta em meses no Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' event<\/span> ': ['A', 'B', 'C'],\n ' start_date<\/span> ': ['20210101', '20210201', '20210401'],\n ' end_date<\/span> ': ['20210608', '20210209', '20210801'] })\n\n#convert start date and end date columns to datetime\n<\/span>df[' start_date<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' start_date<\/span> '])\ndf[' end_date<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' end_date<\/span> '])\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n event start_date end_date\n0 A 2021-01-01 2021-06-08\n1 B 2021-02-01 2021-02-09\n2 C 2021-04-01 2021-08-01\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #define function to calculate time delta in months between two columns<\/span>\ndef<\/span> month_diff(x, y):\n end = x. dt<\/span> . to_period<\/span> (' M<\/span> '). view<\/span> (dtype=' int64<\/span> ')\n start = y. dt<\/span> . to_period<\/span> (' M<\/span> '). view<\/span> (dtype=' int64<\/span> ')\n return<\/span> end-start<\/strong><\/pre>\n #calculate month difference between start date and end date columns\n<\/span>df[' month_difference<\/span> '] = month_diff(df. end_date<\/span> , df. start_date<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n event start_date end_date month_difference\n0 A 2021-01-01 2021-06-08 5\n1 B 2021-02-01 2021-02-09 0\n2 C 2021-04-01 2021-08-01 4<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como converter DateTime em data no Pandas<\/a>
Como extrair o m\u00eas da data no Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"