从日期列中减去数字列（代表年份）以创建新的日期列

Question

我在同一数据框 (df) 中有日期列 (Dtype = datetime64[ns]) 和一列整数 (Dtype = Int16)。整数列的值都在 20 到 100 之间。

我想创建一个新的日期列，即日期列减去整数列 IE。 df:

更新日期 |年龄 |修订日期（待计算）
2019 年 1 月 1 日 | 20 | 1/1/99
22 年 4 月 2 日 | 50 | 4/2/72

到目前为止我已经尝试过：

df['RevisedDate'] = df['RepDate'] - pd.DateOffset(years= df['Age'])

但我收到类型错误：无法将系列转换为

我也尝试过解构和重新组合：

df['YofRevDate'] = pd.DatetimeIndex(df['RepDate']).year - df['Age']
df['MofRevDate'] = pd.DatetimeIndex(df['RepDate']).month
df['DofRevDate'] = pd.DatetimeIndex(df['RepDate']).day

df['RevisedDate'] = date(df['YofRevDate'], df['MofRevDate'], df['DofRevDate'])

但是我在最后一行得到了同样的错误。

你的帮助会很受欢迎

Answer 1

要实现这一点，您有两种方法：

将 Age 转换为以年为单位的 timedelta（最近的 pandas 版本不支持），并将 timedelta 添加到日期列
解析日期列，进行年龄计算，创建新的日期列

我不确定我的解决方案有多快（第二个选项）：

new_year = (df.RepDate.dt.year + df.Age).astype(str)
month_day = df.RepDate.dt.month.astype(str) + "-" + df.RepDate.dt.day.astype(str)
df['NewRepDate'] = pd.to_datetime(new_year + "-" + month_day,format="%Y-%m-%d")
df

从日期列中减去数字列（代表年份）以创建新的日期列

Subtract a number column (representing years) from a Date column to create a new date colum

python

date

data-manipulation