Python datetime.now() 和填满日期的系列之间的年份差异？

Question

我想在我的数据集中创建一个新列，这是今天和数据集中已有的另一列之间的年份差异，填充了日期。

上面的代码：

df['diff_years'] = datetime.today() - df['some_date']
df['diff_years']

给我以下输出（示例）：

1754 days 11:44:28.971615

我必须得到类似的东西（意思是上面的年输出）：

4,8 
(or 5)

感谢任何帮助！

PS.: 我想避免循环系列，我相信路径会给我一个想要的解决方案，但由于有一个大系列我想避免这种方式。

Answer 1

这是一种方法：

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame({'date': ['2009-06-15 00:00:00']})

df['years'] = (pd.to_datetime('now') - pd.to_datetime(df['date'])) / np.timedelta64(1, 'Y')

#                   date     years
# 0  2009-06-15 00:00:00  8.713745

Answer 2

几天前我在我的项目中遇到了同样的问题现在我已经尝试过这些，

from dateutil.relativedelta import relativedelta
from datetime import date
now = date.today()
some_date = date(df['some_date'])

rdelta = relativedelta(now, some_date)
print('diff in years - ', rdelta.years)
print('remaining months - ', rdelta.months)
print('remaining days - ', rdelta.days)

它应该以年为单位打印差异

Python datetime.now() 和填满日期的系列之间的年份差异？

Python difference in years between a datetime.now() and a Series filled up with dates?

python

pandas

datetime

series

date-difference