要删除'days'文本元素，您还可以使用系列的dt（）访问器：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/sta...
你可以试试这个: def add_host_days(df): df['host_days'] = (pd.Timestamp.now() - pd.to_datetime(df['host_since'], dayfirst=True)).dt.days # If you original date fields have invalid dates and would like this number of days to be in integer: df['host_days'] = df['host_days...
In [1]: import datetime # strings In [2]: pd.Timedelta("1 days") Out[2]: Timedelta('1 days 00:00:00') In [3]: pd.Timedelta("1 days 00:00:00") Out[3]: Timedelta('1 days 00:00:00') In [4]: pd.Timedelta("1 days 2 hours") Out[4]: Timedelta('1 days 02:00:00')...
首先进行一些设置: ```py In [140]: def extract_city_name(df): ...: """ ...: Chicago, IL -> Chicago for city_name column ...: """ ...: df["city_name"] = df["city_and_code"].str.split(",").str.get(0) ...: return df ...: In [141]: def add_country_name(df,...
我并不真正了解您的输出，但要对连续的工作日进行分组和计数，我会用途：
to_datetime(df['date_of_birth']) # step 1: create a 'year' column df['year_of_birth'] = df['date_of_birth'].map(lambda dt: dt.strftime('%Y')) # step 2: group by the created column df.groupby('year_of_birth').size() STEP 1: Add a new column to the original dataframe...
Date时间按天递增填充books['Date'].at[i]=start + timedelta(days=i) importpandasaspdfromdatetimeimportdate,timedeltadefadd_month(d,md):""" :param d: 开始日期 :param md: 增加的月份数 :return: 增加月份后的日期 """yd = md //12m = d.month + md %12ifm !=12: ...
请让我知道在下面的评论，如果这不是一个很好的矢量化解决方案，我会编辑。
Pandas 是一個強大的 Python 庫,特別適用於數據處理、清洗和分析任務。 它提供了兩個主要的數據結構:數據框系列. DataFrame 是帶有標記軸(行和列)的二維表格數據結構。 另一方面,Series 是一個一維標記數組,能夠保存任何類型的數據。 在DataFrame 中添加、修改和刪除列相關的一些常見 Pandas 函數如下: ...
In [23]: pd.Timedelta.maxOut[23]: Timedelta('106751 days 23:47:16.854775807') ```## 操作您可以对序列/数据框进行操作,并通过在`datetime64[ns]`序列或`Timestamps`上执行减法操作来构建`timedelta64[ns]`序列。 ```py In [24]: s = pd.Series(pd.date_range("2012-1-1", periods=3, freq...