在dataframe两列日期相减并且得到具体的月数实例

要在DataFrame两列日期相减并且得到具体的月数，可以使用 pandas 库中的 pd.to_datetime 函数和 dt 属性。

首先，使用 pd.to_datetime 将日期字符串转为 datetime 类型。然后，使用 dt 属性获取日期的年、月信息，并计算相差的月数。

示例一：

假设有一个 DataFrame，其中包含了两列日期，分别为 start_date 和 end_date。我们想要计算这两个日期间相差的月数：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'start_date': ['2020-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01'],
    'end_date': ['2021-09-01', '2022-03-01', '2022-06-01']
})

# 将日期字符串转为 datetime 类型
df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'])
df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'])

# 计算相差的月数
df['months_difference'] = (df['end_date'].dt.year - df['start_date'].dt.year) * 12 + (df['end_date'].dt.month - df['start_date'].dt.month)

print(df)

输出结果：

  start_date   end_date  months_difference
0 2020-01-01 2021-09-01                 20
1 2021-02-01 2022-03-01                 13
2 2021-03-01 2022-06-01                 15

示例二：

我们可以使用 pandas.DataFrame.apply() 方法，对 DataFrame 的每一行进行处理，以计算两列日期的月数差。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'start_date': ['2020-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01'],
    'end_date': ['2021-09-01', '2022-03-01', '2022-06-01']
})

# 将日期字符串转为 datetime 类型
df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'])
df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'])

# 定义函数，计算相差的月数
def month_difference(row):
    return (row['end_date'].year - row['start_date'].year) * 12 + (row['end_date'].month - row['start_date'].month)

# 对每一行数据应用函数
df['months_difference'] = df.apply(month_difference, axis=1)

print(df)

输出结果与示例一相同：

  start_date   end_date  months_difference
0 2020-01-01 2021-09-01                 20
1 2021-02-01 2022-03-01                 13
2 2021-03-01 2022-06-01                 15