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5.8 实例

1、根据出生日期计算年龄

import pandas as pd,datetime as dti

df=pd.read_excel(r "D:\Pyobject2023\object\测试\素材\素材测试.根据出生算年龄.xlsx" )

print (df)

s=df.出生日期.dt.year

today=dti.datetime.now().year

df[ "年龄" ]=today-s

print (df)

返回：

2、将不规则日期转为标准日期

import pandas as pd,datetime as dti

df=pd.read_excel(r "D:\Pyobject2023\object\测试\素材\素材测试.将不规则日期转为标准日期.xlsx" )

print (df) # 如果数据本来就是时间格式，则在用正则表达式的时候可能会提示出错。

df[ "采购日期1" ]=pd.to_datetime(df.采购日期.str.findall( "\d+" ).str.join( "-" )) # 如果join前面不加str也会报错

df[ "采购日期2" ]=pd.DatetimeIndex(df.采购日期.str.findall( "\d+" ).str.join( "-" ))

df[ "年龄" ]=(dti.datetime.now()-df[ "采购日期2" ]).dt.days

print (df)

返回：

3、根据时间来计算金额

计算开始时间与结束时间之间的长度，然后按每分种10元的课酬计算每门课程的金额

import pandas as pd,datetime as dti

df=pd.read_excel(r "D:\Pyobject2023\object\测试\素材\素材测试.根据课时计算课酬.xlsx" )

print (df)

t1=pd.to_datetime(df.开始时间) #原数据是文本格式，需要转成时间戳格式

t2=pd.to_datetime(df.结束时间)

df[ "课长1" ]=pd.TimedeltaIndex(t1-t2).seconds/60

# df[ "课长2" ]=pd.TimedeltaIndex(t1-t2).map(lambda l:l.seconds)/60 等同上一行

df[ "金额" ]=(t1-t2).dt.seconds/60*10

print (df)

返回：

3、借阅天数计算到期时间

import pandas as pd

df=pd.read_excel( "D:\Pyobject2023\object\测试\素材\素材测试.借阅天数计算到期时间.xlsx" )

print (df)

df[ "开始时间" ]=pd.to_datetime(df.开始时间) #原数据格式为文本，需转成时间戳格式

df[ "借阅天数" ]=pd.TimedeltaIndex(df.借阅天数, unit = "D" ) #原数据格式为文本，需转成时间差格式

df[ "到期时间" ]=df.开始时间+df.借阅天数

print (df)

返回：