У меня есть дата-рамка с столбцом даты, а затем количество дней, которое я хочу добавить в этот столбец. Я хочу создать новый столбец «Recency_Date» с полученным значением.Pandas: добавление различного количества дней к дате в dataframe
ДФ:
fan Community Name Count Mean_Days Date_Min
0 855 AAA Games 6 353 2013-04-16
1 855 First Person Shooters 2 420 2012-10-16
2 855 Playstation 3 108 2014-06-12
3 3148 AAA Games 1 0 2015-04-17
4 3148 Mobile Gaming 1 0 2013-01-19
ДФ информация:
merged.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 4627415 entries, 0 to 4627414
Data columns (total 5 columns):
fan int64
Community Name object
Count int64
Mean_Days int32
Date_Min datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1), int32(1), int64(2), object(1)
memory usage: 194.2+ MB
Выборочные данные как CSV:
fan,Community Name,Count,Mean_Days,Date_Min
855,AAA Games,6,353,2013-04-16 00:00:00
855,First Person Shooters,2,420,2012-10-16 00:00:00
855,Playstation,3,108,2014-06-12 00:00:00
3148,AAA Games,1,0,2015-04-17 00:00:00
3148,Mobile Gaming,1,0,2013-01-19 00:00:00
3148,Power PCs,2,0,2014-06-17 00:00:00
3148,XBOX,1,0,2009-11-12 00:00:00
3860,AAA Games,1,0,2012-11-28 00:00:00
3860,Minecraft,3,393,2011-09-07 00:00:00
4044,AAA Games,5,338,2010-11-15 00:00:00
4044,Blizzard Games,1,0,2013-07-12 00:00:00
4044,Geek Culture,1,0,2011-06-03 00:00:00
4044,Indie Games,2,112,2013-01-09 00:00:00
4044,Minecraft,1,0,2014-01-02 00:00:00
4044,Professional Gaming,1,0,2014-01-02 00:00:00
4044,XBOX,2,785,2010-11-15 00:00:00
4827,AAA Games,1,0,2010-08-24 00:00:00
4827,Gaming Humour,1,0,2012-05-05 00:00:00
4827,Minecraft,2,10,2012-03-21 00:00:00
5260,AAA Games,4,27,2013-09-17 00:00:00
5260,Indie Games,8,844,2011-06-08 00:00:00
5260,MOBA,2,0,2012-10-27 00:00:00
5260,Minecraft,5,106,2012-02-17 00:00:00
5260,XBOX,1,0,2011-06-15 00:00:00
5484,AAA Games,21,1296,2009-08-01 00:00:00
5484,Free to Play,1,0,2014-12-08 00:00:00
5484,Indie Games,1,0,2014-05-28 00:00:00
5484,Music Games,1,0,2012-09-12 00:00:00
5484,Playstation,1,0,2012-02-22 00:00:00
Я попытался:
merged['Recency_Date'] = merged['Date_Min'] + timedelta(days=merged['Mean_Days'])
и:
merged['Recency_Date'] = pd.DatetimeIndex(merged['Date_Min']) + pd.DateOffset(merged['Mean_Days'])
Но у меня возникают проблемы с поиском что-то, что будет работать для серии, а не отдельное значение INT. Любая помощь будет очень оценена с этим.
Вам нужно размещать больше информации, предпочитаемые сырые данные, код в воспроизведите ваш df и желаемый результат, также вы можете опубликовать вывод из 'df.info()', если столбец 'Date_Min' уже datetime dtype, затем 'pd.TimedeltaIndex (объединенный ['Mean_Days'], unit = 'D')' построит временной дельта-индекс, который вы можете использовать для смещения столбца «Date_Min» – EdChum