我有一個熊貓數據框列，其中每一行都包含一個日期列表。我想創建一個標志來標識列表中的任何日期是否與“任何”其他日期相隔 7 天例如list = ['2019-10-22','2019-10-24','2019-10-29']這應該導致錯誤，因為最后一個（元素）日期與其他日期中的至少一個相隔超過 7 天這種情況在數據框的每一行中重復出現謝謝
2 回答
森欄
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一種方法是使用explode、轉換為datetime和聚合使用np.ptp。我創建了一個小型測試 DF 來運行它。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'something': [1,2],
'dates':[['2019-10-22','2019-10-24','2019-10-29'], ['2019-10-21','2019-10-12','2019-10-19']]})
df['sevendays'] = df.dates.explode().astype('datetime64[ns]').groupby(level=0).agg(np.ptp).dt.days <= 7
print(df)
something dates sevendays
0 1 [2019-10-22, 2019-10-24, 2019-10-29] True
1 2 [2019-10-21, 2019-10-12, 2019-10-19] False
在您的問題中，您提到 7 天和超過 7 天都是截止點。目前會False超過7天，您可以根據需要調整解決方案。
慕慕森
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這是另一個使用函數然后apply使用表達式的選項lambda。邏輯與@ScootCork 在他的回答( )中使用的邏輯基本相同np.ptp，只是列表沒有展開。這在性能方面應該稍微好一些。
import numpy as np
import pandas as pd
def check_in_range(dates, maxdelta):
dti = pd.to_datetime(dates)
return np.absolute(np.ptp(dti.values).astype(np.float) / 1e9) <= maxdelta
df = pd.DataFrame({'dates':[['2019-10-22','2019-10-24','2019-10-29', '2019-10-21'],
['2019-10-23','2019-10-20','2019-10-12'],
['2019-10-22','2019-10-24','2019-10-29']]})
df['inrange'] = df['dates'].apply(lambda r: check_in_range(r, 86400*7))
# df['inrange']
# 0 False
# 1 False
# 2 True
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