更改日期和减法以筛选出

Question

我把df1作为：

Acc_id   Acc_name   Acc_end_date
qqq-1    test1      12/31/2021
www-2    test2      05/28/2022
yyy-6    test3      06/15/2022
zzz-6    test4      06/17/2022
kkk-6    test5      03/16/2022

Acc_end_date采用mm/dd/yy格式。

我只想得到那些帐户，其中Acc_end_date -今天的日期>30。

这意味着，从今天起30天后，Acc_id就会被选中。

我尝试了以下几点：

# changing the column to datetime format
df1['Acc_end_date']= pd.to_datetime(df1['Acc_end_date'])

# getting todays date and creating an array with those number of Acc_id and substracting
todays_date = []
for i in range(df1.shape[0]):
    temp = date.today()
    todays_date.append(temp)

np.array(todays_date)

df2 = df1[df1['Acc_end_date'] - todays_date>30]

我得到的错误是：

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'DatetimeArray' and 'list'

给出的错误如下：

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'DatetimeArray' and 'datetime.date'

试试看：

df2 = df1[only_inactive['Acc_end_date'] - date.today()>30]

我无法得到正确的日期，并以正确的格式进行减法操作。

Answer 1

IIUC，您可以使用：

df2 = df1[pd.to_datetime(df1['Acc_end_date'], dayfirst=False)
            .rsub(pd.Timestamp('today')).gt('30d')]

产出：

  Acc_id Acc_name Acc_end_date
0  qqq-1    test1   12/31/2021
4  kkk-6    test5   03/16/2022