Python日期之间的差异np数组-当前日期

我试图找出熊猫数据框中的日期列表与当前日期之间的天数

我想创建一个新列，其中包含到期日期和当前日期之间的天数。例如：

+---------------------+------------+
|      Due Date       | Difference |
+---------------------+------------+
| 2019-04-15 00:00:00 |        146 |
| 2019-02-11 00:00:00 |         83 |
| 2019-03-11 00:00:00 |        111 |
| 2019-01-04 00:00:00 |         45 |
| 2019-05-13 00:00:00 |        174 |
+---------------------+------------+

我试图做到：

current = np.datetime64('today')
df['Difference'] = df['Due Date'] - current

但我打错电话了。如果我单独执行以下操作，效果会很好：

df['Due Date'][0] - current

---

任何帮助都会很好。谢谢

我认为需要将它们转换为datetime来执行类似日期的操作

df['Due Date'] = pd.to_datetime(df['Due Date'])

因此，完整的代码如下所示：

df['Due Date'] = pd.to_datetime(df['Due Date'])
current = np.datetime64('today')
df['Difference'] = df['Due Date'] - current

编辑： 还有另一个可能的问题：我认为您需要将当前日期添加为列（或熊猫系列），因此一个好的解决方案是：

current = np.datetime64('today')
df['current'] = np.datetime64('today')
df['Difference'] = df['Due Date'] - df['current']

但我打错电话了

假设

到期日

是

日期时间

系列，则我在Pandas 0.23/NumPy 1.14.3上运行良好：

print(df['Due Date'] - np.datetime64('today'))

0   146 days
1    83 days
2   111 days
3    45 days
4   174 days
Name: Due Date, dtype: timedelta64[ns]

更惯用的方法是使用Pandas生成的对象和

dt.days

如果需要整数：

print((df['Due Date'] - pd.Timestamp('today')).dt.days)

0    145
1     82
2    110
3     44
4    173
Name: Due Date, dtype: int64

---

例如，请注意，使用NumPy版本会导致一天的差异。真正的答案是介于两者之间，但四舍五入可能不是人们所期望的。

我会检查

df[“到期日”]

的格式。如果它的日期时间格式与今天的日期不相同，则将其切换。如果格式匹配，广播（简单减法）应该可以工作

否则，请尝试使用lambda函数应用更改：

---

df['Difference']=df['Due Date'].apply（lambda x:x-current，axis=1）

您可以使用

查看熊猫。days

列的当前数据类型设置为datetime64[ns]仍然会收到相同的错误：2019-04-15 18000 days 23:59:59.999982我想它在旧版本中可能无法工作。你能发布你使用的版本吗？如果OP把他的版本放进去，也许我们可以比较一下。是的，我很抱歉！这对我很有用：（df['Due Date']-pd.Timestamp（'today'））.dt.days谢谢@jpp:D