Pandas Timedelta trong tháng

Question

Làm cách nào để tính số tháng đã qua sử dụng gấu trúc? Tôi đã viết như sau, nhưng mã này không phải là thanh lịch. Bạn có thể cho tôi biết một cách tốt hơn không?

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame([pd.Timestamp('20161011'), 
        pd.Timestamp('20161101') ], columns=['date']) 
df['today'] = pd.Timestamp('20161202') 

df = df.assign(
    elapsed_months=(12 * 
        (df["today"].map(lambda x: x.year) - 
        df["date"].map(lambda x: x.year)) + 
        (df["today"].map(lambda x: x.month) - 
        df["date"].map(lambda x: x.month)))) 
# Out[34]: 
#   date  today elapsed_months 
# 0 2016-10-11 2016-12-02    2 
# 1 2016-11-01 2016-12-02    1 

Answer 1

Bạn có thể khỏa lấp ngày đến tháng với to_period() và sau đó trừ đi kết quả:

df['elapased_months'] = df.today.dt.to_period('M') - df.date.dt.to_period('M') 

df 
#   date  today elapased_months 
#0 2016-10-11 2016-12-02    2 
#1 2016-11-01 2016-12-02    1 

Answer 2

Sau đây sẽ thực hiện điều này:

df["elapsed_months"] = ((df["today"] - df["date"]). 
         map(lambda x: round(x.days/30))) 


# Out[34]: 
#   date  today elapsed_months 
# 0 2016-10-11 2016-12-02    2 
# 1 2016-11-01 2016-12-02    1 

Answer 3

bạn cũng có thể thử:

df['months'] = (df['today'] - df['date'])/np.timedelta64(1, 'M') 
df 
#  date  today months 
#0 2016-10-11 2016-12-02 1.708454 
#1 2016-11-01 2016-12-02 1.018501