将列值（Days_Spent）添加到列 Est_end 中的日期时间日期值

Question

df=pd.read_csv("C:Tasks_Revised_For_Analysis.csv")
print df['Days_Spent']
Out[16]: 
0                       5.0
1        43.333333333333336
2        176.66666666666666
3                      80.5
4                      78.5
5        0.3333333333333333

print df['Start_Date']
Out[17]:
0           2015-10-29
1           2016-01-07 
2           2015-10-29
3           2015-10-29 
4           2015-11-01
5           2015-11-02

Days_Spent是计算值的浮点数

df['Days_Spent'] = (df['ActualHours'] / 6.00)

这是我对我应该做什么的最佳猜测

g = (df['Days_Spent'])

df['Est_end'] = df['Start_Date'] + datetime.timedelta(days = g)

这是我收到的错误，即使我导入了 datetime 和 timedelta 类型对象 'datetime.datetime' 没有属性 'timedelta'

Answer 1

您可以使用 pd.to_timedelta:

df['Est_end'] = df['Start_Date'] + pd.to_timedelta(df['Days_Spent'], unit='D')

请注意，unit='D' 意味着 8.5 将被解释为“8 天半”或“8 天 12 小时”。您可能希望先将数字向上或向下舍入。

在 docs 中查看更多信息。

将列值（Days_Spent）添加到列 Est_end 中的日期时间日期值

Adding Column value(Days_Spent), to a datetime day value in column Est_end

python

datetime

function

addition

timedelta