Python 计算dataframe列和datetime对象之间的时间差

我试图通过使用自定义函数（

years\u-between

）获得pandas数据框列和

datetime

对象之间的差异，以下是pandas数据框的外观：

input_1['dataadmissao'].head(5)

0   2018-02-10
1   2009-08-23
2   2015-05-21
3   2016-12-17
4   2019-02-01
Name: dataadmissao, dtype: datetime64[ns]

这是我的代码：

###################### function to return difference in years ####################

def years_between(start_year, end_year):
    start_year = datetime.strptime(start_year, "%d/%m/%Y")
    end_year = datetime.strptime(end_year, "%d/%m/%Y")
    return abs(end_year.year - start_year.year)

input_1['difference_in_years'] = np.vectorize(years_between(input_1['dataadmissao'], datetime.now()))

返回：

TypeError:strTime（）参数1必须是str，而不是Series

如何调整函数以返回一个整数，该整数表示pandas dataframe列和

datetime.now（）之间的年差。

？

使用：

---

只需从

datetime.datetime.now（）中减去序列，除以一年的持续时间，然后转换为整数：

import numpy as np
((datetime.now() - input_1['dataadmissao'])/np.timedelta64(1, 'Y')).astype(int)

此行返回以天为单位的差值，如果以年为单位的差值为整数，那就太好了。请参阅更新。
import numpy as np
((datetime.now() - input_1['dataadmissao'])/np.timedelta64(1, 'Y')).astype(int)