将日期添加到数据框中的日期答案

【问题标题】：Add days to dates in dataframe将日期添加到数据框中的日期
【发布时间】：2013-04-29 10:38:31
【问题描述】：

我现在被困住了。我确信我遗漏了一些简单的东西，但是你如何将一系列日期向前移动 x 个单位？在我更具体的情况下，我想在数据框中的日期系列中添加 180 天。

这是我目前所拥有的：

import pandas, numpy, StringIO, datetime


txt = '''ID,DATE
002691c9cec109e64558848f1358ac16,2003-08-13 00:00:00
002691c9cec109e64558848f1358ac16,2003-08-13 00:00:00
0088f218a1f00e0fe1b94919dc68ec33,2006-05-07 00:00:00
0088f218a1f00e0fe1b94919dc68ec33,2006-06-03 00:00:00
00d34668025906d55ae2e529615f530a,2006-03-09 00:00:00
00d34668025906d55ae2e529615f530a,2006-03-09 00:00:00
0101d3286dfbd58642a7527ecbddb92e,2007-10-13 00:00:00
0101d3286dfbd58642a7527ecbddb92e,2007-10-27 00:00:00
0103bd73af66e5a44f7867c0bb2203cc,2001-02-01 00:00:00
0103bd73af66e5a44f7867c0bb2203cc,2008-01-20 00:00:00
'''
df = pandas.read_csv(StringIO.StringIO(txt))
df = df.sort('DATE')
df.DATE = pandas.to_datetime(df.DATE)
df['X_DATE'] = df['DATE'].shift(180, freq=pandas.datetools.Day)

此代码生成类型错误。作为参考，我正在使用：

Python 2.7.4 熊猫'0.12.0.dev-6e7c4d6' numpy '1.7.1'

【问题讨论】：

请将错误与回溯一起发布，以便我们查看您的问题。此外，如果您想添加 180 个日期，您希望这些行的 ID 是什么？ Nan?

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

如果我理解你的话，你实际上并不想要shift，你只是想在现有的DATE 旁边创建一个新列，即 180 天后。在这种情况下，您可以使用timedelta：

>>> from datetime import timedelta
>>> df.head()
                                 ID                DATE
8  0103bd73af66e5a44f7867c0bb2203cc 2001-02-01 00:00:00
0  002691c9cec109e64558848f1358ac16 2003-08-13 00:00:00
1  002691c9cec109e64558848f1358ac16 2003-08-13 00:00:00
5  00d34668025906d55ae2e529615f530a 2006-03-09 00:00:00
4  00d34668025906d55ae2e529615f530a 2006-03-09 00:00:00
>>> df["X_DATE"] = df["DATE"] + timedelta(days=180)
>>> df.head()
                                 ID                DATE              X_DATE
8  0103bd73af66e5a44f7867c0bb2203cc 2001-02-01 00:00:00 2001-07-31 00:00:00
0  002691c9cec109e64558848f1358ac16 2003-08-13 00:00:00 2004-02-09 00:00:00
1  002691c9cec109e64558848f1358ac16 2003-08-13 00:00:00 2004-02-09 00:00:00
5  00d34668025906d55ae2e529615f530a 2006-03-09 00:00:00 2006-09-05 00:00:00
4  00d34668025906d55ae2e529615f530a 2006-03-09 00:00:00 2006-09-05 00:00:00

这有帮助吗？

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用pd.DateOffset。这似乎比timedelta 更快。

In [930]: df['x_DATE'] = df['DATE'] + pd.DateOffset(days=180)

In [931]: df
Out[931]:
                                 ID       DATE     x_DATE
8  0103bd73af66e5a44f7867c0bb2203cc 2001-02-01 2001-07-31
0  002691c9cec109e64558848f1358ac16 2003-08-13 2004-02-09
1  002691c9cec109e64558848f1358ac16 2003-08-13 2004-02-09
4  00d34668025906d55ae2e529615f530a 2006-03-09 2006-09-05
5  00d34668025906d55ae2e529615f530a 2006-03-09 2006-09-05
2  0088f218a1f00e0fe1b94919dc68ec33 2006-05-07 2006-11-03
3  0088f218a1f00e0fe1b94919dc68ec33 2006-06-03 2006-11-30
6  0101d3286dfbd58642a7527ecbddb92e 2007-10-13 2008-04-10
7  0101d3286dfbd58642a7527ecbddb92e 2007-10-27 2008-04-24
9  0103bd73af66e5a44f7867c0bb2203cc 2008-01-20 2008-07-18

时间

_中等

In [948]: df.shape
Out[948]: (10000, 3)

In [950]: %timeit df['DATE'] + pd.DateOffset(days=180)
1000 loops, best of 3: 1.51 ms per loop

In [949]: %timeit df['DATE'] + timedelta(days=180)
100 loops, best of 3: 2.71 ms per loop

_大

In [952]: df.shape
Out[952]: (100000, 3)

In [953]: %timeit df['DATE'] + pd.DateOffset(days=180)
100 loops, best of 3: 4.16 ms per loop

In [955]: %timeit df['DATE'] + timedelta(days=180)
10 loops, best of 3: 20 ms per loop

【讨论】：

奇怪，因为 DateOffset 本身使用 timedelta 会更快？

【解决方案3】：

对于未来的读者，如果您想以不同的数量更改不同的行，您将需要使用 Pandas TimedeltaIndex 来传递一系列时间增量。

例如，我可能想将我的数据转移到最近的报告期，而每条记录可能开始于一周中的不同日期。

import pandas as pd
days_to_shift = pd.TimedeltaIndex(6 - launch_df['launch_dt'].dt.dayofweek)
launch_df['launch_dt'] = launch_df['launch_dt'] + days_to_shift

【讨论】：

要添加 days（而不是纳秒，这是我测试中的默认值），您可能需要添加一个单位 arg，如下所示：days_to_shift = pd.TimedeltaIndex(6 - launch_df["launch_dt"].dt.dayofweek, unit="D")