如何使用 Pandas 判断数据记录的日期间隔是否超过某个阈值？
2024-11-15 11:01:05
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大家好，今天本人给大家带来文章《如何使用 Pandas 判断数据记录的日期间隔是否超过某个阈值？》，文中内容主要涉及到，如果你对文章方面的知识点感兴趣，那就请各位朋友继续看下去吧~希望能真正帮到你们，谢谢！
使用 pandas 判断数据记录的日期间隔
有时我们需要判断某个数据集中两条记录之间的日期间隔是否超过某个阈值。比如，在包含如下记录的数据集中：
| name | date |
|---|---|
| foo | 2022-01-01 |
| foo | 2022-01-23 |
| foo | 2022-03-01 |
如何确定是否有间隔超过两个月的记录？
解决方案
我们可以使用 pandas 的 shift 和 dt.days 函数来计算相邻记录之间的日期间隔。以下是如何操作：
- 添加一个名为 'day' 的新列，用于存储两次记录之间的天数：
df['day'] = (df.date.shift(-1) - df.date).dt.days
计算结果如下表所示：
| name | date | day |
|---|---|---|
| foo | 2022-01-01 | 22 |
| foo | 2022-01-23 | 37 |
| foo | 2022-03-01 | nan |
- 检查 'day' 列中是否有大于 60 的值：
(df.day > 60).any()
如果结果为 true，则说明存在间隔超过两个月的记录。
本篇关于《如何使用 Pandas 判断数据记录的日期间隔是否超过某个阈值？》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于文章的相关知识，请关注golang学习网公众号！
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