如何在Pandas中计算以月为单位的Timedelta

计算以月为单位的 Timedelta 是 Pandas 中比较常见的需求，但是由于月的天数不一致，因此需要特定的计算方法。以下是在 Pandas 中计算以月为单位的 Timedelta 的完整攻略：

1. 创建数据

首先，我们需要创建一个包含两个日期的数据，作为计算 Timedelta 的基础。以下是一个示例数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'start_date': ['2022-01-15', '2022-02-28'],
                   'end_date': ['2022-06-22', '2022-04-30']})

其中，start_date 和 end_date 分别表示起始日期和结束日期。

2. 转换为日期格式

由于 pandas 的 Timedelta 类型需要日期格式的输入，因此我们需要将这两个日期字符串转换为 pandas 的日期格式。可以使用 pd.to_datetime() 方法来实现：

df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'])
df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'])

3. 计算 Timedelta

接下来，我们使用 end_date 减去 start_date 得到 Timedelta：

df['delta'] = df['end_date'] - df['start_date']

4. 转换为月份

上面得到的 Timedelta 是以天为单位的，我们需要将其转换为以月为单位。这里需要注意，由于月的天数不一致，因此我们需要采用一定的规则进行计算。

具体来说，我们可以使用年份乘 12 再加上月份的方式将日期转换为月份。例如，假设我们要将日期 2022-03-15 转换为月份，那么计算方法就是：$2022 \times 12 + 3 = 24,627$。

为了方便计算，我们可以将日期统一为每月的第一天。可以使用 pd.offsets.MonthBegin() 方法实现：

df['month_start'] = pd.to_datetime(df['start_date'].dt.year * 10000 + df['start_date'].dt.month * 100 + 1, format='%Y%m%d')    

这里 start_date 的年份乘 10000、月份乘 100，再加上 1，就是每个月的第一天。然后使用 pd.to_datetime() 方法将其转换为 pandas 的日期格式。

5. 计算月份差

由于我们将日期统一为每月的第一天，因此可以直接计算月份差：

df['months'] = (df['end_date'].dt.year - df['month_start'].dt.year) * 12 + (df['end_date'].dt.month - df['month_start'].dt.month)

这里的计算方法是，首先计算年份差乘以 12，然后加上月份差。

6. 完整代码

下面是完整的代码片段：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'start_date': ['2022-01-15', '2022-02-28'],
                   'end_date': ['2022-06-22', '2022-04-30']})

df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'])
df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'])

df['delta'] = df['end_date'] - df['start_date']

df['month_start'] = pd.to_datetime(df['start_date'].dt.year * 10000 + df['start_date'].dt.month * 100 + 1, format='%Y%m%d')    

df['months'] = (df['end_date'].dt.year - df['month_start'].dt.year) * 12 + (df['end_date'].dt.month - df['month_start'].dt.month)

print(df)

输出结果：

  start_date   end_date    delta month_start  months
0 2022-01-15 2022-06-22 158 days  2022-01-01       5
1 2022-02-28 2022-04-30  61 days  2022-02-01       2