Python - Pandas - 对系列的日期操作 - 错误答案

【问题标题】：Python - Pandas - date manipulation over series - errorPython - Pandas - 对系列的日期操作 - 错误
【发布时间】：2016-02-14 15:05:03
【问题描述】：

我是 Python 新手，遇到以下问题：

我在 Pandas 中创建了以下一系列日期：

x:

    0  0    2016-09-19
       1    2016-12-19
       2    2016-05-17
       3    2016-08-17
       4    2016-02-17
    ..............
    .............
    ..............
       28   2016-09-13
       29   2016-04-18
       30   2016-05-17
       31   2016-06-17
       32   2016-05-17
       33   2016-06-17
       34   2016-04-18
    dtype: datetime64[ns]
    >>> type(x)
    <class 'pandas.core.series.Series'>

我想用我的函数修改：

def new_date(x):
   todaysdate = time.strftime("%m-%d-%Y")
   todaysdate = pandas.to_datetime(todaysdate)
   days_diff = x - todaysdate
   days_diff = days_diff.days
   if (days_diff < 14):
      newdate = x + datetime.timedelta(days = 14)
      return(newdate)
   else:
      return(x)

此函数检查 x 中的日期是否距离今天不到 14 天，如果是，则将 x 中给定的日期增加 14 天。这里我想覆盖 x 本身的日期。

该函数适用于 x 中的单个元素：

>>> new_date(x[4])
Timestamp('2016-03-02 00:00:00')

但是在 x 上循环时，我收到了这个错误：

>>> for i in range(0, len(x)):
...       x[i] = new_date(x[i])
... 
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
  File "<stdin>", line 5, in new_date
  File "/usr/lib/python3/dist-packages/pandas/core/generic.py", line 1843, in __getattr__
    (type(self).__name__, name))
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'days'

我在这里做错了什么？任何指针都非常感谢。提前致谢，

【问题讨论】：

标签： python date pandas

【解决方案1】：

与其让Series 命名空间更加混乱（甚至对于与时间增量等无关的系列），还为日期和时间相关属性提供了一个“dt”访问器。

代替days_diff.days，做

days_diff.dt.days

【讨论】：

【解决方案2】：

您的代码在 x[i] 是 Timestamp 但 x[0] 实际上是 Series 的假设下工作，因为您有一个 MultiIndex。

既然你似乎并不关心MultiIndex，我建议你把它去掉。

x = x.reset_index(drop=True)

【讨论】：