如何通过使用PANDAS向今天的日期添加相应的天数列来创建新的日期列

问题描述

数据框df的最后一列如下:

The final column of my dataframe df looks like:

    ...   Days till Service
0   ...                   0
1   ...                  28
2   ...                   7
3   ...                  54
4   ...                   0
5   ...                   6
6   ...                  28
7   ...                   0
8   ...                  16
9   ...                 200

问题:

我想创建一个名为Predicted Service Date的新列，我可以在其中添加Days till Service到今天的日期.我该怎么办?

I want to create a new column named Predicted Service Date, where I can add the Days till Service on to today's date. How can I do this?

理想的输出:

如果今天的日期是16/04/2018，则df应该如下所示:

If today's date is 16/04/2018, then the df should look as the following:

    ...   Days till Service   Predicted Service Date
0   ...                   0               16/04/2018
1   ...                  28               14/05/2018
2   ...                   7               23/04/2018
3   ...                  54               09/06/2018
4   ...                   0               16/04/2018
5   ...                   6               22/04/2018
6   ...                 365               16/04/2019
7   ...                   0               16/04/2018
8   ...                  16               02/05/2018
9   ...                 200               02/11/2018

推荐答案

使用 pd.to_timedelta ，您可以将df['Days till Service']转换为timedelta，然后将其添加到今天的日期:

Using pd.to_timedelta, you can convert df['Days till Service'] to timedeltas, then add them to today's date:

df['Predicted Service Date'] = \
    pd.to_datetime('today') + pd.to_timedelta(df['Days till Service'], unit='D')

这篇关于如何通过使用PANDAS向今天的日期添加相应的天数列来创建新的日期列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！