Python 熊猫：如何获得日期之间的差异并将其添加到新的数据框中？

我有一个名为

df

的主数据框，其中包含许多列，包括

shipping\u date

和

order\u date

。我想创建一个新的数据框，它只包含订单日期和差异

我已经计算了差异：

df_ship_diff = df['shipment_date'] - df['order_date']

如何为df_ship_diff创建标题？如何使用

df_ship_diff

和

order_date

创建新的数据框

试试这个：

df_ship_diff = df.copy()[["order_date"]]
df_ship_diff["title"] = df['shipment_date'] - df['order_date']

# To add other columns :
# df_ship_diff["new_col"] = Something

试试这个：

df_ship_diff = df.copy()[["order_date"]]
df_ship_diff["title"] = df['shipment_date'] - df['order_date']

# To add other columns :
# df_ship_diff["new_col"] = Something

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这给出了数据框中的差异：df_ship_diff=pd.DataFrame（）df_ship_diff['Shipping_days']=df['Shipping_date']-df['order_date']我应该使用merge添加

order_date

，还是有更简单的方法？你可以在df中创建

order_date

索引，尝试

df.设置索引（“order_date”，inplace=True）

假设我不想将其作为索引，如何从df中添加另一列，即order\u date？如何继续添加列？假设我想在这个新的数据框中添加另一个名为

seller

的列？这将给出数据框中的差异：df_ship_diff=pd.DataFrame（）df_ship_diff['shipping_days']=df['shipping_date']-df['order_date']我应该使用merge来添加

order\u date

，还是有更简单的方法？你可以在df中创建

order\u date

索引，尝试

df。设置索引（“order\u date”，inplace=True）

假设我不想将其作为索引，我如何从df中添加另一列，即order\u date？我如何继续添加列？假设我想在这个新数据框中添加另一个名为

seller

的列？