Python 3.x 有没有一种优雅的方法可以将panda系列的datetime时间增量转换为格式化字符串？

这是我提出的解决方案，但我知道必须有更好的方法来实现这一点。我在处理这些时间差时遇到了相当大的困难

import pandas as pd

df["End of Presidency"] = pd.to_datetime(df["End of Presidency"])
df["Start of Presidency"] = pd.to_datetime(df["Start of Presidency"])

df["Length of Presidency"] = df["End of Presidency"] - df["Start of Presidency"]
years, days = divmod(df["Length of Presidency"].dt.days,365)

yd = pd.concat([years,days], axis=1)
lamb = lambda row: "{} years, {} days".format(row[0], row[1])
df["Length of Presidency"] = yd.apply(lamb, axis=1)
df

数据帧示例：

df = pd.read_clipboard(sep=',')

#,End of Presidency,Start of Presidency
1,1797-03-04,1789-04-30
2,1801-03-04,1797-03-04
3,1809-03-04,1801-03-04
4,1817-03-04,1809-03-04
5,1825-03-04,1817-03-04

---

如果您有任何建议，我将非常感谢您的帮助，谢谢。

无需创建

yd

数据框架，只需

apply

在

总统任期

列上即可

def get_year_和_month（值）：
年，日=divmod（value.days，365）
返回“{}年，{}天”。格式（年，天）
df[“总统任期”]=df[“总统任期”]。申请（获得年和月）

或者在一行中使用lambda

df[“总统任期”]=df[“总统任期”].apply（lambda值：{}年，{}天）。格式（*divmod（value.days，365）））

上述内容需要您减去之前的

总统任期结束

和

总统任期开始

。您可以通过在数据帧上按行应用

来忽略此项：

df[“总统任期”]=df.apply（lambda行：{}年，{}天）。格式（*divmod（（行['总统任期结束]]-行['总统任期开始]）。天，365），轴=1）

如果您不想在年和日中显示0，可以扩展
get\u year\u和\u month
功能，如：

def get_year_和_month（值）：
年，日=divmod（value.days，365）
年份=f'{year}年'，如果年份为其他''
day=f'{day}天'，如果是另一天''
返回“，”。加入（筛选器（len，[年，日]）
漂亮！非常感谢您的深入回答。如果可能的话，您是否知道如何更进一步，在这里添加布尔逻辑？例如，如果天或年=0，则字符串的格式仅为“n年”或“n天”。或者在事后使用另一个函数会更好吗？@ChrisE查看我的更新答案。你是一个传奇伙伴。非常感谢！