在Python中可以为null的两行中查找日期之间的差异

Question

我有一个包含两个datetime列的数据集(比方说Call_Date & Transaction_Date)。Call_Date总是被填充，因为我们只是在寻找能够到达消费者的实例。然后，如果使用者进行事务处理，我们将填充Transaction_Date。因此，并不总是填充Transaction_date。

我想要了解的是，当这两个日期都被填充时，在调用完成事务之后的多少天，而不排除使用者没有进行事务处理的情况。

有什么办法吗？

极小例子

df = pd.DataFrame({'Customer': ['ABC','XYZ','PQR'],
                   'Call_Date': ['12/8/2021 2:31:07 PM','20/8/2021 5:27:02 AM','5/8/2021 7:29:40 PM'],
                   'Transaction_Date': ['16/8/2021 9:21:58 PM', pd.NaT, pd.NaT]})

Answer 1

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跟着为我工作。请检查附加的图像以查看输出。

from dateutil.parser import *
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'Customer': ['ABC','XYZ','PQR'],
                   'Call_Date': ['12/8/2021 2:31:07 PM','20/8/2021 5:27:02 AM','5/8/2021 7:29:40 PM'],
                   'Transaction_Date': ['16/8/2021 9:21:58 PM','','']})

df['DUR'] = df.apply(lambda x : parse(x.Call_Date,fuzzy=True) - parse(x.Transaction_Date,fuzzy=True) if \
                     len(x.Transaction_Date) != 0 else np.nan, axis=1)

另一种方法可以如下所示，包括一个函数diff()来实现异常处理，所以现在对任何类型的Null/String/datetime都不会有问题。

请查看图书馆文档：https://dateutil.readthedocs.io/en/stable/parser.html

def diff(datetime_old, datetime_new):
    try: return abs(parse(str(datetime_new), fuzzy=True) - parse(str(datetime_old), fuzzy=True))
    except: return np.nan

df['DUR'] = df.apply(lambda x : diff(x.Call_Date, x.Transaction_Date) if pd.notnull(x.Transaction_Date) else np.nan, axis=1)