在Python中添加年份到日期（d-m-y）列

我有一个Col1数据表，其日期为格式（2019-08-19），另一个Col2数据表的年份为格式（1年为1年，2年为2年…），目标是将Col1添加到Col2的新col中，结果为2020-08-19

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我做了if函数，但很长时间我想要简单易行的方法。

一个简单易用的方法是：

以第1列为例，按催眠将其拆分

a = cell.split('-')

列表中的第一个条目将是年度字符串。将其转换为整数，然后将其添加到第二列（也转换为整数）的值中

a[0] = str(int(a[0]) + int(col2cell))

然后将列表中的值与中间的hypen重新组合

newcell = a[0] + '-' + a[1] + '-' + a[2]

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对每行执行此操作。

一个简单的方法是：

以第1列为例，按催眠将其拆分

a = cell.split('-')

列表中的第一个条目将是年度字符串。将其转换为整数，然后将其添加到第二列（也转换为整数）的值中

a[0] = str(int(a[0]) + int(col2cell))

然后将列表中的值与中间的hypen重新组合

newcell = a[0] + '-' + a[1] + '-' + a[2]

对每行执行此操作。

您需要与一起使用

最简单的例子：

df = pd.DataFrame({
    'col1': ['2019-08-19', '2019-04-25'],
    'col2': [1,2]
})
df['col1'] = pd.to_datetime(df['col1'])
df['col1'] = df.apply(lambda x: x['col1'] + pd.DateOffset(years=x['col2']), axis=1)

输出：

0   2020-08-19
1   2021-04-25
dtype: datetime64[ns]

你需要使用

最简单的例子：

df = pd.DataFrame({
    'col1': ['2019-08-19', '2019-04-25'],
    'col2': [1,2]
})
df['col1'] = pd.to_datetime(df['col1'])
df['col1'] = df.apply(lambda x: x['col1'] + pd.DateOffset(years=x['col2']), axis=1)

输出：

0   2020-08-19
1   2021-04-25
dtype: datetime64[ns]

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谢谢，你能解释一下为什么最后是1吗？@Gogo78，我在答案中添加了文档的链接。请编辑。为了回答特定的问题，

axis=1

用于

为每一行应用一个特定的函数。@Gogo78当您看到axis=1时，它意味着在行上应用它（相反，axis=0意味着在列上应用它）。我不知道为什么我在尝试此类型时仍会出错错误：（“不支持的操作数类型）对于+：'Date'和'relativedelta'，'发生在索引0'）其他=其他+self。_偏移量类型错误：（+：'Date'和'relativedelta'不支持的操作数类型，发生在索引0'）谢谢，你能解释为什么最后是1吗？@GOGOO78，我在答案中添加了文档的链接。请编辑。为了回答特定的问题，
axis=1
用于
为每一行应用一个特定的函数。@Gogo78当您看到axis=1时，它意味着在行上应用它（相反，axis=0意味着在列上应用它）。我不知道为什么我在尝试此类型时仍会出错错误：（“不支持的操作数类型）对于+：'Date'和'relativedelta'，'发生在索引0'其他=其他+self.\u偏移量类型错误：（+：'Date'和'relativedelta'不支持的操作数类型，'发生在索引0'上）