在日期列表中查找日期差异[Pandas]

Question

假设以下数据集已对日期列表进行排序：

dates=pd.DataFrame(data={'client':['1','2'],
                         'date':[['2012-3-10','2012-3-11','2012-3-12','2012-3-13','2012-3-14'],
                                 ['2012-3-12','2012-3-13','2012-3-16','2012-3-23']]})

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我想找出按天数计算的平均日期差异，所以，例如，对于Client '2'，Average Timelag是2.75

Answer 1

首先：

  client                                               date
0      1  [2012-3-10, 2012-3-11, 2012-3-12, 2012-3-13, 2...
1      2       [2012-3-12, 2012-3-13, 2012-3-16, 2012-3-23]

你可以

dates.groupby('client')['date'].apply(lambda x: [i / np.timedelta64(1, 'D') for i in np.diff([pd.to_datetime(c) for c in x])[0]])

获取timedelta中的days

client
1    [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
2         [1.0, 3.0, 7.0]

或

dates.groupby('client')['date'].apply(lambda x: np.mean([i / np.timedelta64(1, 'D') for i in np.diff([pd.to_datetime(c) for c in x])[0]]))

对于mean

client
1    1.000000
2    3.666667

Answer 2

这重复了以下几点：

Difference between two dates?

看起来，您可以使用datetime模块来解析要导入到支持代数的对象中的日期和/或时间字符串。

https://docs.python.org/2/library/datetime.html

干杯