Python 基于日期列差异筛选数据帧

根据两个日期列之间的差异过滤数据帧的最有效方法是什么

例如，基于以下数据帧：

   CADASTRO    RESPOSTA      EVAL 
0  2021-06-01  2021-06-13    y
1  2021-06-01  2021-06-13    y
2  2021-06-01  2021-06-18    y
3  2021-06-01  2021-06-09    n
4  2021-06-01  2021-06-20    n
5  2021-06-01  2021-06-20    n

如何对其进行筛选，使其仅包含

RESPOSTA

列和

CADASTRO

列之间的差异小于15天的记录？我尝试了以下方法，但没有成功：

import datetime
filtered_df = df[(df.RESPOSTA - df.CADASTRO).days < 15]

---

通过日期时间访问器访问天数

dt

# Ensure DateTime
df['CADASTRO'] = pd.to_datetime(df['CADASTRO'])
df['RESPOSTA'] = pd.to_datetime(df['RESPOSTA'])
# Access Days through dt.days
filtered_df = df[(df.RESPOSTA - df.CADASTRO).dt.days < 15]

---

通过日期时间访问器访问天数

dt

# Ensure DateTime
df['CADASTRO'] = pd.to_datetime(df['CADASTRO'])
df['RESPOSTA'] = pd.to_datetime(df['RESPOSTA'])
# Access Days through dt.days
filtered_df = df[(df.RESPOSTA - df.CADASTRO).dt.days < 15]

---

使用

timedelta

比较天数差异

from datetime import timedelta

df = pd.DataFrame({
    'CADASTRO': ['2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01'], 
    'RESPOSTA': ['2021-06-13', '2021-06-13', '2021-06-18', '2021-06-09', '2021-06-20', '2021-06-20'],
    'EVAL': ['y', 'y', 'y', 'n', 'n', 'n']
})

df['CADASTRO'] = pd.to_datetime(df['CADASTRO'])
df['RESPOSTA'] = pd.to_datetime(df['RESPOSTA'])
df['temp'] = df['RESPOSTA'] - df['CADASTRO']
df['temp'] = df['temp'].apply(lambda x: 0 if x < timedelta(days=15) else 1)
filtered_df = df.drop(df[df['temp']==0].index).drop(columns=['temp'])

从日期时间导入时间增量
df=pd.DataFrame({
“地籍登记簿”：['2021-06-01'，'2021-06-01'，'2021-06-01'，'2021-06-01'，'2021-06-01'，'2021-06-01']，
“RESPOSTA”：['2021-06-13'，'2021-06-13'，'2021-06-18'，'2021-06-09'，'2021-06-20'，'2021-06-20']，
‘EVAL’：['y'，'y'，'n'，'n'，'n']
})
df['CADASTRO']=pd.to_datetime（df['CADASTRO']]
df['RESPOSTA']=pd.to_datetime（df['RESPOSTA']）
df['temp']=df['RESPOSTA']-df['CADASTRO']
df['temp']=df['temp'].应用（如果x

输出滤波

---

使用

timedelta

比较天数差异

from datetime import timedelta

df = pd.DataFrame({
    'CADASTRO': ['2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01', '2021-06-01'], 
    'RESPOSTA': ['2021-06-13', '2021-06-13', '2021-06-18', '2021-06-09', '2021-06-20', '2021-06-20'],
    'EVAL': ['y', 'y', 'y', 'n', 'n', 'n']
})

df['CADASTRO'] = pd.to_datetime(df['CADASTRO'])
df['RESPOSTA'] = pd.to_datetime(df['RESPOSTA'])
df['temp'] = df['RESPOSTA'] - df['CADASTRO']
df['temp'] = df['temp'].apply(lambda x: 0 if x < timedelta(days=15) else 1)
filtered_df = df.drop(df[df['temp']==0].index).drop(columns=['temp'])

从日期时间导入时间增量
df=pd.DataFrame({
“地籍登记簿”：['2021-06-01'，'2021-06-01'，'2021-06-01'，'2021-06-01'，'2021-06-01'，'2021-06-01']，
“RESPOSTA”：['2021-06-13'，'2021-06-13'，'2021-06-18'，'2021-06-09'，'2021-06-20'，'2021-06-20']，
‘EVAL’：['y'，'y'，'n'，'n'，'n']
})
df['CADASTRO']=pd.to_datetime（df['CADASTRO']]
df['RESPOSTA']=pd.to_datetime（df['RESPOSTA']）
df['temp']=df['RESPOSTA']-df['CADASTRO']
df['temp']=df['temp'].应用（如果x

输出滤波

---

filtered_df=df.loc[（df.RESPOSTA-df.CADASTRO）.days<15，：]

？谢谢，但这不起作用。检查下面亨利的答案，这正是我想要的。

过滤的_df=df.loc[（df.RESPOSTA-df.CADASTRO）。天<15，：]

？谢谢，但这不起作用。看看下面亨利的答案，这正是我想要的。