用Pandas中的DataFrame计算天数？

Question

我有DataFrame与客户的协议如下：

rng = pd.date_range('2020-12-01', periods=5, freq='D')
df = pd.DataFrame({ "ID" : ["1", "2", "1", "2", "2"], "Date": rng})

我需要创建基于以上df计算的新DataFrame：

1. New1 =从第一个协议到今天的天数(16.12)
2. New2 =从最后协议到今天的天数(16.12)

为了更精确，我需要创建如下所示的df：

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Answer 1

使用Series.rsub从右侧减去今天，并通过Series.dt.days将时间增量转换为天，然后根据GroupBy.agg对每个组的GroupBy.first和GroupBy.last值进行聚合：

now = pd.to_datetime('today')

df = (df.assign(new = df['Date'].rsub(now).dt.days)
        .groupby('ID').agg(New1 = ('new', 'first'),
                           New2 = ('new', 'last')))
        .reset_index()
print (df)
  ID  New1  New2
0  1    15    13
1  2    14    11

Answer 2

也许可以试试groupby

New1 = pd.to_datetime('today') - df.groupby("ID")['Date'].min()
New2 = pd.to_datetime('today') - df.groupby("ID")['Date'].max()
df2 = pd.DataFrame({'ID': df['ID'].drop_duplicates(), 'New1': New1.tolist(), 'New2': New2.tolist()})
print(df2)

输出：

  ID    New1    New2
0  1 15 days 13 days
1  2 14 days 11 days