Python 添加带有日期的列

我想添加一个date difference列，其中需要一些日期，然后减去df中的date列。棘手的部分是，如果Id没有显示两次，它只会计算名称列中是否有字符串X。比如说,

df

如果我使用currentdate=datetime.date（2017,5,1），结果将是：

Id Date Name Diff

111 1/1/17 Xyz 4  

123 1/2/17 Xab 3  

222 1/1/17 abc 0  

222 1/2/17 Xab 0  (this is 0 since 222 already showed up)

333 1/1/17 abc 0

333 1/2/17 def 0

我的方法是按字符串“X”对它们进行分组，但我不确定如何在唯一的行中进行分组。

---

提前谢谢你

首先，创建一个timestamp对象-

d = pd.to_datetime('2017-01-5')

选项1
现在，计算差异，并根据您的条件使用

mask

隐藏行-

m = df['Id'].duplicated(keep=False) | ~df['Name'].str.contains('X')
df['Diff'] = (d - pd.to_datetime(df['Date'])).dt.days.mask(m, 0)

df

    Id    Date Name  Diff
0  111  1/1/17  Xyz     4
1  123  1/2/17  Xab     3
2  222  1/1/17  abc     0
3  222  1/2/17  Xab     0
4  333  1/1/17  abc     0
5  333  1/2/17  def     0

我使用

pd.Series.duplicated

删除那些重复条目，并使用

str.contains

检查

X

是否位于

Name

中

---

选项2
您可以使用

np.where

，但方法类似-

m = df['Id'].duplicated(keep=False) | ~df['Name'].str.contains('X')
df['Diff'] = np.where(m, 0, (d - pd.to_datetime(df['Date'])).dt.days)

df

    Id    Date Name  Diff
0  111  1/1/17  Xyz     4
1  123  1/2/17  Xab     3
2  222  1/1/17  abc     0
3  222  1/2/17  Xab     0
4  333  1/1/17  abc     0
5  333  1/2/17  def     0

---

你能解释一下

1/1/17

-

5/31/17

是4吗？@COLDSPEED我的意思是5/1/17-1/1/17=4你约会的第一个？日期还是月份？第一个是月mm/dd/yyyy:）写了一个答案，如果我误解了你，请告诉我。当我的Id字段之间有空格时，有一个错误语法，类似于“Id num”。我们有办法解决这个问题吗？@TylerNG是的。。。使用

['…']

符号代替

符号。看到我的编辑了吗？@COLDSPEED这很奇怪，当我试着编辑时，只要日期不是2017年1月1日，计算就会停止。也许是因为我的实际数据要复杂得多。是否有一种方法可以替代strx？我只是想一想。@TylerNG不，我不明白这有什么意义，因为

X

与重复的ID无关（我猜）。你能不能改变你的数据，并提供一份能准确再现你所遇到问题的报告？@TylerNG我相信，这是最好的方法~

m = df['Id'].duplicated(keep=False) | ~df['Name'].str.contains('X')
df['Diff'] = np.where(m, 0, (d - pd.to_datetime(df['Date'])).dt.days)

df

    Id    Date Name  Diff
0  111  1/1/17  Xyz     4
1  123  1/2/17  Xab     3
2  222  1/1/17  abc     0
3  222  1/2/17  Xab     0
4  333  1/1/17  abc     0
5  333  1/2/17  def     0