Pandas 熊猫：比较两个日期，如果两个日期都是日期，那么日期-日期=天

我有两个专栏

    AnalyseDatum_calc   erstellt am
0   05.01.2015          31.10.2014
1   SN not found        07.01.2015
2   05.01.2015          31.10.2014
3   05.01.2015          SN not found
4   05.01.2015          SN not found
5   05.01.2015          07.01.2015
6   SN not found        31.10.2014
7   SN not found        07.01.2015
8   05.01.2015          09.12.2014

我想解释一下，如果两列中都是date，那么date-date=days

这是formel：

df4['Tage SM-Analyse_helper'] = np.where(((df4['AnalyseDatum_calc'] != 'SN not found') & (df4['erstellt am'] != 'SN not found')), (pd.to_datetime(df4['AnalyseDatum_calc'], format='%d.%m.%Y') - pd.to_datetime(df4['erstellt am'], format='%d.%m.%Y')).dt.days,'NOK')

我得到一个错误：

ValueError: time data 'SN not found' does not match format '%d.%m.%Y' (match)

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '-'

我做错了什么？ 非常感谢您的帮助

您可以使用pd.to_datetime with errors='concurve'选项：

输出：

0   66 days
1       NaT
2   66 days
3       NaT
4       NaT
5   -2 days
6       NaT
7       NaT
8   27 days
dtype: timedelta64[ns]

您可以使用pd.to_datetime with errors='concurve'选项：

输出：

0   66 days
1       NaT
2   66 days
3       NaT
4       NaT
5   -2 days
6       NaT
7       NaT
8   27 days
dtype: timedelta64[ns]

请尝试以下方法：

作为pd进口熊猫 将日期时间导入为dt def validate_dateinp，date_格式： 尝试： 返回dt.datetime.strptimeinp，日期\格式 除值错误外： 一无所获 数据={ “分析计算”：[2015年1月5日”，“未找到序列号”，“2015年1月5日”，“2015年1月5日”，“2015年1月5日”，“2015年1月5日”，“未找到序列号”，“2015年1月5日]， “erstellt am”：[2014年10月31日”，“2015年1月7日”，“2014年10月31日”，“未找到序列号”，“未找到序列号”，“2015年1月7日”，“2014年10月31日”，“2015年1月7日”，“2014年12月9日]， } df=pd.DataFramedata df['date_diff']=df['Analysistatum_calc']。applylambda x:validate_datex，%d.%m.%Y'-df['erstellt am']。applylambda x:validate_datex，%d.%m.%Y' 请尝试以下方法：

作为pd进口熊猫 将日期时间导入为dt def validate_dateinp，date_格式： 尝试： 返回dt.datetime.strptimeinp，日期\格式 除值错误外： 一无所获 数据={ “分析计算”：[2015年1月5日”，“未找到序列号”，“2015年1月5日”，“2015年1月5日”，“2015年1月5日”，“2015年1月5日”，“未找到序列号”，“2015年1月5日]， “erstellt am”：[2014年10月31日”，“2015年1月7日”，“2014年10月31日”，“未找到序列号”，“未找到序列号”，“2015年1月7日”，“2014年10月31日”，“2015年1月7日”，“2014年12月9日]， } df=pd.DataFramedata df['date_diff']=df['Analysistatum_calc']。applylambda x:validate_datex，%d.%m.%Y'-df['erstellt am']。applylambda x:validate_datex，%d.%m.%Y'

---

df4['Tage SM-analysis_helper']=pd.to_datetimedf4['analysistum_calc']，dayfirst=True，errors='concurve'-pd.to_datetimedf4['erstellt am']，dayfirst=True，errors='concurve'/np.timedelta641，'Y'.fillna'-'

我得到的结果是十进制的，我想转换成整数，然后转换成字符串的concate

问题是有一些NaT值

df4['TIS_3 Jahre'] = np.where(df4['Tage SM-Analyse_helper'].astype(str)== '-' ,'-' , (df4['Tage SM-Analyse_helper'].astype(str)+'-'+(df4['Tage SM-Analyse_helper'].astype(int)+1).astype(str)+' Year'))

结果应为2-4年

我得到一个错误：

ValueError: time data 'SN not found' does not match format '%d.%m.%Y' (match)

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '-'

---

df4['Tage SM-analysis_helper']=pd.to_datetimedf4['analysistum_calc']，dayfirst=True，errors='concurve'-pd.to_datetimedf4['erstellt am']，dayfirst=True，errors='concurve'/np.timedelta641，'Y'.fillna'-'

我得到的结果是十进制的，我想转换成整数，然后转换成字符串的concate

问题是有一些NaT值

df4['TIS_3 Jahre'] = np.where(df4['Tage SM-Analyse_helper'].astype(str)== '-' ,'-' , (df4['Tage SM-Analyse_helper'].astype(str)+'-'+(df4['Tage SM-Analyse_helper'].astype(int)+1).astype(str)+' Year'))

结果应为2-4年

我得到一个错误：

ValueError: time data 'SN not found' does not match format '%d.%m.%Y' (match)

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '-'

---

我还需要“NOK”如果Natchain有。fillna“NOK”。很好，最后一个问题，我得到66天00:00:00，但我只想要66天。我怎样才能只得到66pd.to_datetimedf4['analysistatum\u calc']，dayfirst=True，errors='concurve'-pd.to_datetimedf4['erstellt am']，dayfirst=True，errors='concurve'/np.timedelta641，'D'。请看我下面的评论，谢谢。ValueError:以10为底的int的文本无效：'-'如果Natchain以.fillna'NOK为底，我还需要'NOK'。很好，最后一个问题，我得到66天00:00:00，但我只想要66天。我怎样才能只得到66pd.to_datetimedf4['analysistatum\u calc']，dayfirst=True，errors='concurve'-pd.to_datetimedf4['erstellt am']，dayfirst=True，errors='concurve'/np.timedelta641，'D'。请看我下面的评论，谢谢。ValueError:基数为10的int的文本无效：'-'