Python 数据帧中的日期时间不会相互相减

我试图找出数据帧中两列的时间差，这两列都是datetime格式

下面是我的数据框中的一些数据和我一直在使用的代码。我已三次检查这两列数据类型是否为datetime64

我的数据：

date_updated                  date_scored 
2016-03-30 08:00:00.000       2016-03-30 08:00:57.416  
2016-04-07 23:50:00.000       2016-04-07 23:50:12.036 

我的代码：

data['date_updated'] = pd.to_datetime(data['date_updated'], 
format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
data['date_scored'] = pd.to_datetime(data['date_scored'], 
format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
data['Diff'] =  data['date_updated'] - data['date_scored']

我收到的错误消息：

TypeError: data type "datetime" not understood

任何帮助都将不胜感激，谢谢

我的变通解决方案：

for i in raw_data[:10]:
scored = i.date_scored
scored_date =  pd.to_datetime(scored, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
if type(scored_date) == "NoneType":
    pass
elif scored_date.year >= 2016:
    extracted = i.date_extracted
    extracted =  pd.to_datetime(extracted, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    bank = i.bank.name
    diff = scored - extracted
    datum = [str(bank), str(extracted), str(scored), str(diff)]
    data.append(datum)
else:
    pass

---

它就像一个符咒。您甚至可以简化代码，因为

to_datetime

足够聪明，可以为您猜测格式

import io
import pandas as pd
# Paste the text by using of triple-quotes to span String literals on multiple lines
zz = """date_updated,date_scored
2016-03-30 08:00:00.000,       2016-03-30 08:00:57.416  
2016-04-07 23:50:00.000,       2016-04-07 23:50:12.036"""

data = pd.read_table(io.StringIO(zz), delim_whitespace=False, delimiter=',')

data['date_updated'] = pd.to_datetime(data['date_updated'])
data['date_scored'] = pd.to_datetime(data['date_scored'])
data['Diff'] =  data['date_updated'] - data['date_scored']

print(data)
#          date_updated             date_scored                     Diff
# 0 2016-03-30 08:00:00 2016-03-30 08:00:57.416 -1 days +23:59:02.584000
# 1 2016-04-07 23:50:00 2016-04-07 23:50:12.036 -1 days +23:59:47.964000

你需要更新熊猫。 我刚刚遇到了同样的问题，使用了一个以前运行时没有问题的旧代码。

---

将pandas（0.18.1-np111py35_0）更新为新版本（0.20.2-np113py35_0）后，问题得到解决。

我使用上述语法遇到了相同的错误（但在另一台机器上工作）：

它在我的新机器上工作：

data['Diff'] =  data['date_updated'].subtract(data['date_scored'])

---

你用的是什么版本的熊猫？另外，您确定要减去个别日期吗？您的代码表明您正在删除DateTimeIndex对象，在这种情况下，

data['date\u updated']。差异（data['date\u scored']）

对我来说可以更好地工作。。。另外，我认为您不需要

format

参数。pandas将计算出该格式。我删除了format参数，并将字符串很好地转换为datetime格式，但是我仍然得到TypeError:data type“datetime”在运行包含实际减法的最后一行代码时无法理解…在使用代码时：data['date\u updated'].差异（data['date\u scored']）我得到以下错误：AttributeError:“Series”对象没有属性“difference”，谢谢您回复我。对我来说，我必须卸载numpy，然后使用.whl文件再次安装它。如果其他人将来看到这一点，它可能会帮助他们。数据从csv文件读入熊猫df…如何将io功能添加到现有df？谢谢您好，

import io

只是通过

io.StringIO（zz）

读取CSV文件来读取示例数据。所以不要把它考虑进去。我的建议是按原样尝试下面的例子。如果它起作用，就意味着问题出在你的数据上。我的错误与我的数据相同…类型错误：数据类型“datetime”不了解这些是我的三个“导入”：>>>将datetime导入为dt>>>将pandas导入为pd>>>将numpy导入为NP您不需要导入

datetime

。然而，这并不能解释错误。我认为问题可能来自您的python安装，因为我提供的示例将与pandas一起使用。例如，尝试从新安装的Anaconda发行版开始。对不起，我不知道如何帮助你。酷，我刚才解决了这个问题-但我喜欢这个解决方案！

data['Diff'] =  data['date_updated'].subtract(data['date_scored'])