pandas的日期时间间隔运算（pd.to_datetime和pd.to_numeric）

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有时，我们需要对日期进行简单的运算，这就要使用到了日期运算和转换的函数。

例如：

源数据

其中使用pd.to_datetime可以统一将time.strftime("%Y/%m/%d")生成的日期转换成日期格式的数据。time.strftime("%Y/%m/%d")生成的日期为字符串格式。

一、计算两组时间之间的间隔

在图中有两列的日期，我们可以直接求出它们之间的间隔，在计算之前要先确定一下日期列的数据是否是日期格式：

数据格式

确定了都是日期格式就可以进行日期的计算：

日期的计算

 

计算后的日期天数

由上图可知，计算后的日期天数却有着一个days单位，这个 因为这个是属于timedelta64[ns]的数据属性：

计算后的数据属性

因此我们可以将其转换成整数，以方便我们后续的使用：

将数据类型转换成整数型

使用pd.to_numeric可以将其它形式的数据转换成整数型的数据。

我们在看看现在数据的类型：

转换后的数据类型

当然了，也可以使用函数来进行转换：

用匿名函数转换成整数型

使用匿名函数的时候对每个元素使用一次.days就能将数据转换成整数。

timedelta的数据类型相互直接不能转换成年、周、月等，只能转换为天数、秒数、微妙数。而且在返回秒数和微笑数时，如果是负数时容易出错（例如：-3秒会被处理为-1天86397秒）：

源数据

在两个日期直接进行计算之后：

计算之后的数据

所以在日期计算之后为负数的时候就会出错，因此在转换间隔秒数的时候最后使用total_seconds()函数（记得函数后面的括号）：

使用total_seconds()函数