python - Python/ Pandas /数据框/计算日期差

我有一个数据框，并且正在执行以下操作：

def calculate_planungsphase(audit, phase1, phase2):

datum_first_milestone = data_audit[(data_audit.Audit == audit) & (data_audit.Meilenstein == phase1)]
datum_second_milestone = data_audit[(data_audit.Audit == audit) & (data_audit.Meilenstein == phase2)]

print(datum_first_milestone['GeplantesErledigungsdatum'])
print(datum_second_milestone['GeplantesErledigungsdatum'])

print(datum_first_milestone['GeplantesErledigungsdatum'] - datum_second_milestone['GeplantesErledigungsdatum'])

打印结果（datum_first_milestone ['GeplantesErledigungsdatum']）=

2018-01-01
名称：GeplantesErledigungsdatum，dtype：datetime64 [ns]

打印结果（datum_second_milestone ['GeplantesErledigungsdatum']）=

2018-01-02名称：GeplantesErledigungsdatum，dtype：datetime64 [ns]

差异计算的结果是：

0钠
1钠
名称：GeplantesErledigungsdatum，dtype：timedelta64 [ns

为什么计算结果为NaT？当我仅进行一次计算时，为什么会有两个结果？ （索引0和索引1 = NaT）

谢谢您的帮助！

最佳答案

存在索引值不同的问题，因此在减法中Series未对齐。

如果两个过滤后的Series大小相同，则可能的解决方案是创建相同的索引值：

datum_first_milestone.index = datum_second_milestone.index

如果只需要按loc + column name过滤列，也应简化解决方案：

datum_first_milestone = data_audit.loc[(data_audit.Audit == audit) & (data_audit.Meilenstein == phase1), 'GeplantesErledigungsdatum']
datum_second_milestone = data_audit.loc[(data_audit.Audit == audit) & (data_audit.Meilenstein == phase2), 'GeplantesErledigungsdatum']

print(datum_first_milestone)
print(datum_second_milestone)

如果始终返回一个值Series.item，则返回标量：

print (datum_first_milestone.item() - datum_second_milestone.item())

如果可能存在一个或多个值，则更一般地说，为标量选择第一个值：

print (datum_first_milestone.iat[0] - datum_second_milestone.iat[0])

关于python - Python/ Pandas /数据框/计算日期差，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50759380/