🔍 Как вычитать даты в pandas: исчерпывающий гид и простые трюки

Как вычитать даты в pandas? В Pandas для вычитания дат используется функция `pd.to_datetime()`, а затем операторы `-` или `pd.DateOffset()`. Вот примеры кода:

import pandas as pd

# Создаем серию дат
dates = pd.Series(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'])

# Преобразуем серию в тип данных datetime
dates = pd.to_datetime(dates)

# Вычитаем даты
difference = dates.iloc[1] - dates.iloc[0]

# Результат
print(difference)
    

Если вы хотите добавить или вычесть определенное количество дней, используйте `pd.DateOffset()`. Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создаем серию дат
dates = pd.Series(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'])

# Преобразуем серию в тип данных datetime
dates = pd.to_datetime(dates)

# Вычитаем 2 дня из каждой даты
new_dates = dates - pd.DateOffset(days=2)

# Результат
print(new_dates)
    

Как вычитать даты в pandas

Введение: Когда мы работаем с данными, содержащими даты, часто требуется выполнить арифметические операции с этими датами. Pandas - это одна из самых популярных библиотек для работы с данными в Python, и она предлагает мощные инструменты для работы с датами. В этой статье мы рассмотрим, как вычитать даты в Pandas и выполнить различные операции, связанные с временными интервалами. Основные операции с датами: В Pandas есть несколько способов вычитать даты. Давайте рассмотрим каждый из них.

1. Вычитание дат из дат

Если мы хотим вычислить разницу между двумя датами, мы можем просто вычесть одну дату из другой. Для этого мы можем использовать оператор вычитания "-" в Pandas. Вот пример:

    import pandas as pd
    
    date1 = pd.to_datetime('2022-01-01')
    date2 = pd.to_datetime('2022-01-10')
    
    diff = date2 - date1
    
    print(diff)
    

В этом примере мы преобразуем строки в объекты datetime с помощью функции pd.to_datetime(). Затем мы вычитаем date1 из date2 и сохраняем результат в переменной diff. Наконец, мы выводим разницу в днях между двумя датами.

2. Вычитание интервалов из дат

Кроме того, мы можем также вычитать временные интервалы, такие как дни или часы, из дат. Для этого мы используем метод pd.DateOffset() в Pandas. Вот пример:

    import pandas as pd
    
    date = pd.to_datetime('2022-01-01')
    days_offset = pd.DateOffset(days=10)
    hours_offset = pd.DateOffset(hours=5)
    
    new_date1 = date - days_offset
    new_date2 = date - hours_offset
    
    print(new_date1)
    print(new_date2)
    

В этом примере мы создаем объект datetime date с помощью pd.to_datetime(). Затем мы создаем объекты pd.DateOffset() для указания временных интервалов, таких как 10 дней и 5 часов. Затем мы вычитаем эти интервалы из исходной даты и сохраняем результаты в новых переменных new_date1 и new_date2. Наконец, мы выводим новые даты.

3. Вычитание интервалов из столбца дат

Еще один распространенный случай - вычитание интервалов из столбца дат в DataFrame. Для этого мы можем использовать точно такой же подход, как и в предыдущем примере. Вот пример:

    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']})
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    
    days_offset = pd.DateOffset(days=1)
    
    df['new_date'] = df['date'] - days_offset
    
    print(df)
    

В этом примере мы создаем DataFrame с столбцом date, содержащим даты. Затем мы преобразуем столбец date в объекты datetime с помощью pd.to_datetime(). Затем мы создаем объект pd.DateOffset() для указания временного интервала в 1 день. Затем мы вычитаем этот интервал из столбца date и сохраняем результат в новом столбце new_date. Наконец, мы выводим DataFrame с новыми датами. Заключение: В этой статье мы рассмотрели, как вычитать даты в Pandas. Мы изучили различные способы вычитания дат и временных интервалов, как из одиночных дат, так и из столбцов дат в DataFrame. Pandas предоставляет мощные инструменты для работы с датами, и эти знания могут быть полезными при анализе данных, связанных с временными интервалами. Так что дерзайте и применяйте эти методы в своей работе!