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如何在Pandas中计算以月为单位的Timedelta

  • Post category:Python

要在 Pandas 中计算以月为单位的 Timedelta，需要用到 Pandas 的 Timedelta 和 Timestamp 对象，以及 Pandas 中的 Offset 类型。在计算 Timedelta 时，需要先将 Timedelta 转换为 Timestamp，再使用年和月的 Offset 对象进行计算。

下面是具体步骤和代码示例：

  1. 创建一个 Timedelta 变量。

“`python
import pandas as pd

td = pd.Timedelta(days=60)
print(td)
“`

这里我们创建一个 Timedelta 变量，代表 60 天的时间间隔。

  1. 将 Timedelta 转换为 Timestamp。

python
ts = pd.Timestamp.now()
ts_td = ts + td
print(ts_td)

这里我们将当前时间转换为 Timestamp，然后将它和 Timedelta 相加，得到一个新的 Timestamp，代表当前时间加上 60 天的时间间隔。

  1. 创建年和月的 Offset 对象。

python
month_offset = pd.offsets.MonthEnd()
year_offset = pd.offsets.YearEnd()

这里我们创建了一个月的 Offset 和一个年的 Offset，分别代表每个月的最后一天和每年的最后一天。

  1. 计算两个 Timestamp 间的月份差距。

python
diff_months = (month_offset.rollforward(ts_td) - month_offset.rollforward(ts)).months
print(diff_months)

这里我们使用月的 Offset 对象将 Timedelta 转换为 Timestamp，然后计算两个 Timestamp 间的月份差距。

  1. 计算两个 Timestamp 间的年份差距。

python
diff_years = (year_offset.rollforward(ts_td) - year_offset.rollforward(ts)).days // 365
print(diff_years)

这里我们使用年的 Offset 对象将 Timedelta 转换为 Timestamp，然后计算两个 Timestamp 间的年份差距。

通过上面的步骤，我们就可以计算以月为单位的 Timedelta 了。下面是完整的代码示例：

import pandas as pd

# 1. 创建一个 Timedelta 变量。
td = pd.Timedelta(days=60)
print(td)

# 2. 将 Timedelta 转换为 Timestamp。
ts = pd.Timestamp.now()
ts_td = ts + td
print(ts_td)

# 3. 创建年和月的 Offset 对象。
month_offset = pd.offsets.MonthEnd()
year_offset = pd.offsets.YearEnd()

# 4. 计算两个 Timestamp 间的月份差距。
diff_months = (month_offset.rollforward(ts_td) - month_offset.rollforward(ts)).months
print(diff_months)

# 5. 计算两个 Timestamp 间的年份差距。
diff_years = (year_offset.rollforward(ts_td) - year_offset.rollforward(ts)).days // 365
print(diff_years)

这里，我们首先创建了一个 Timedelta 变量，代表 60 天的时间间隔。然后我们将当前时间转换为 Timestamp，使用 Timestamp 和 Timedelta 相加，得到一个新的 Timestamp，代表当前时间加上 60 天的时间间隔。接着，我们创建了月的 Offset 和年的 Offset，使用月的 Offset 和年的 Offset 分别计算月份差距和年份差距。最后，我们打印出了月份差距和年份差距的结果。

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