Pandas fügen bis heute Tage hinzu

In „Pandas“ können wir auch die Tage in die Zeit hinzufügen. Wir werden dieses Konzept hier in diesem Artikel untersuchen. Wir werden diskutieren, wie man die Tage zum Datum in "Python" und "Pandas" hinzufügt. Wir untersuchen dieses Konzept, indem wir einige Beispiele durchführen, in denen wir die Tage zum Datum hinzufügen. Wir werden Ihnen auch erklären, wie es funktioniert.

Methode 1: Verwenden von Pandas.DateOffset ()

Mit dieser Methode können wir die Tage zum vorhandenen Datum hinzufügen. Es ist in der Pandas -Bibliothek erhältlich. Wir können die Gesamtzahl der Tage innerhalb dieser Methode angeben. Wir fügen heutzutage mit "+" zum vorhandenen Datum hinzu.

Syntax:

Pandas.DateOffset (Tage)

Parameter:
Es dauert Tage als Parameter, der eine Ganzzahl ist.

Beispiel 1:
Betrachten wir ein Datum, das sich im Tag/Monat/Jahr -Format befindet. Fügen Sie ihm 5 Tage und 50 Tage mit dem DateOffset () separat hinzu ().

Pandas importieren
Aus der DateTime -Importdatetime importieren
# Betrachten Sie das Datum
a_date = '25/05/2023 '
DATE_D = DATETIME.STRPTIME (a_date, '%d/%m/%y')
print ("tatsächliches Datum:", Date_D)
# Zeigen Sie das Datum an, indem Sie dem tatsächlichen Datum 5 Tage hinzufügen.
print ("nach 5 Tagen:", Datum_D+Pandas.DateOffset (5))
# Zeigen Sie das Datum an, indem Sie das tatsächliche Datum 50 Tage hinzufügen.
print ("nach 50 Tagen:", Date_d+Pandas.DateOffset (50))

Ausgang:

Erläuterung:
Das bestehende Datum ist der 25. Mai 2023.

1. Nach dem Hinzufügen von 5 Tagen lautet das Datum "30. Mai 2023".
2. Nach 50 Tagen zum vorhandenen Datum lautet das Datum „14. Juli 2023“.

Beispiel 2:
Betrachten Sie nun einige Beispieldaten in einem Datenrahmen - "Lehrplanstart:" Spalte - und fügen Sie jedes Datum 10 Tage mit den Pandas hinzu.DateOffset () -Methode.

Pandas importieren
Aus der DateTime -Importdatetime importieren
# Betrachten Sie 5 Daten
DATE_D = PANDAS.DataFrame ('Lehrplan start:': [DateTime.STRPTIME ('31/01/22 ','%d/%m/%y '),
Terminzeit.STRPTIME ('1/12/12', '%d/%m/%y'),
Terminzeit.STRPTIME ('14/7/19 ','%d/%m/%y '),
Terminzeit.STRPTIME ('7/7/18', '%d/%m/%y'),
Terminzeit.STRPTIME ('4/10/20', '%d/%m/%y')]))
# Fügen Sie dem obigen Datenrahmen 10 Tage mit Pandas hinzu.DateOffset () -Methode.
DATE_D ['SYRLBUS END:'] = DATE_D+PANDAS.DateOffset (10)
print (date_d)

Ausgang:

Erläuterung:
Die ursprünglichen Daten werden in der Spalte „Lehrplanstart“ gespeichert. Dafür fügen wir allen Werten 10 Tage hinzu und speichern dies in der Spalte „Lehrplanend:“.

Zum Beispiel: In der ersten Reihe, nach 10 Tagen, wird das Datum vom 31. Januar 10. Februar am 10. Februar.

Methode 2: Verwenden von Pandas.Timedelta ()

Die Pandas.Timedelta () Fügen Sie Tagen zum vorhandenen Datum/DateTime hinzu. Es ist in der Pandas -Bibliothek erhältlich und wir können die Gesamtzahl der Tage innerhalb dieser Methode angeben. Wir fügen heutzutage mit "+" zum vorhandenen Datum hinzu.

Syntax:

Pandas.Timedelta (Tage)

Parameter:
Es dauert Tage als Parameter, der eine Ganzzahl ist.

Beispiel 1:
Betrachten Sie nun einige Beispieldaten in einem Datenrahmen, der die Spalte „Lehrplanstart“ zusammen mit der "Nein" ist. von Stunden “, in der die Ganzzahlen gespeichert sind. Fügen Sie jedes Datum 10 Tage mit den Pandas hinzu.Timedelta () Methode.

Pandas importieren
Aus der DateTime -Importdatetime importieren
DATE_D = PANDAS.DataFrame ('Lehrplan start:': [DateTime.STRPTIME ('31/01/22 ','%d/%m/%y '),
Terminzeit.STRPTIME ('1/12/12', '%d/%m/%y'),
Terminzeit.STRPTIME ('14/7/19 ','%d/%m/%y '),
Terminzeit.STRPTIME ('7/7/18', '%d/%m/%y'),
Terminzeit.STRPTIME ('4/10/20', '%d/%m/%y')]],
'NEIN. von Stunden: [10,20,12,20,10])
# Fügen Sie dem obigen Datenrahmen 10 Tage mit Pandas hinzu.Timedelta ()
DATE_D ['SYLLABUS END:'] = DATE_D ['SYRLBUS START:']+Pandas.Timedelta (Tage = 10)
print (date_d)

Ausgang:

Erläuterung:
Die ursprünglichen Daten werden in der Spalte „Lehrplanstart“ gespeichert. Dafür fügen wir allen Werten 10 Tage hinzu und speichern diese in der Spalte „Lehrplanend:“.

Beispiel 2:
Fügen Sie jedem Datum zwei Tage mit den Pandas hinzu.Timedelta () Methode.

Pandas importieren
Aus der DateTime -Importdatetime importieren
DATE_D = PANDAS.DataFrame ('Lehrplan start:': [DateTime.STRPTIME ('31/01/22 ','%d/%m/%y '),
Terminzeit.STRPTIME ('1/12/12', '%d/%m/%y'),
Terminzeit.STRPTIME ('14/7/19 ','%d/%m/%y '),
Terminzeit.STRPTIME ('7/7/18', '%d/%m/%y'),
Terminzeit.STRPTIME ('4/10/20', '%d/%m/%y')]],
'NEIN. von Stunden: [10,20,12,20,10])
# Mit Pandas 2 Tage zum obigen DataFrame hinzufügen.Timedelta ()
DATE_D ['SYLLABUS END:'] = DATE_D ['SYRLBUS START:']+Pandas.Timedelta (Tage = 2)
# Speichern Sie den Datumsunterschied zwischen dem Lehrplan -Start und dem Ende in der Dauerspalte
DATE_D ['Dauer:'] = DATE_D ['SYLLBUS END:']-DATE_D ['SYLLBUS START:']
print (date_d)

Ausgang:

Erläuterung:
Wir haben Werte in der Spalte „Lehrplanstart“ zwei Tage hinzugefügt und speichern sie in der Spalte „Lehrplanend:“. Der Unterschied zwischen jedem Tag wird in der Spalte „Dauer:“ gespeichert. Sie können sehen, dass der Unterschied zwei Tage für jedes Datum beträgt.

Methode 3: Verwenden von Pandas.to_timedelta ()

Es ähnelt den vorherigen Methoden. Der Unterschied besteht darin, dass wir die Tage verabschieden müssen, um auf andere Weise hinzugefügt zu werden.

Syntax:

Pandas.Timedelta (Tage, Einheit = 'D')
(ODER)
Pandas.Timedelta ('Daysd')

Parameter:
Es dauert Tage als Parameter, der eine Ganzzahl ist. Einheit „D“ gibt den Tag an.

Beispiel:
Erstellen Sie die PANDAS -Serie, die die aktuelle DateTime und:

1. Fügen Sie dem vorherigen Datenrahmen 10 Tage mit Pandas hinzu.to_timedelta () Methode.
2. Fügen Sie dem vorherigen Datenrahmen 2 Tage mit Pandas hinzu.to_timedelta () Methode.

Pandas importieren
Aus der DateTime -Importdatetime importieren
DATE_D = PANDAS.Serie (DateTime.Jetzt())
print ("aktuelles Datum:", date_d, "\ n")
# Fügen Sie dem obigen Datenrahmen 10 Tage mit Pandas hinzu.to_timedelta () Methode.
print ("Nach 10 Tagen hinzugefügt:", Datum_D+Pandas.to_timedelta (10, unit = 'd'), "\ n")
# Mit Pandas 2 Tage zum obigen DataFrame hinzufügen.to_timedelta () Methode.
print ("Nach 2 Tagen hinzugefügt:", Datum_D+Pandas.to_timedelta ('2d'))

Ausgang:

Erläuterung:
Die aktuelle DateTime ist der 30. Januar 2023. Nach 10 Tagen ist es 9. Februar 2023. Nach 2 Tagen ist es 1. Februar 2023.

Abschluss

In diesem Artikel wurde die Methode „Days to Dates“ in Panda in Panda fachmännisch erläutert. Wir haben gezeigt, wie man die Tage zu den Daten in „Pandas“ hinzufügt. Wir haben drei einzigartige Methoden untersucht, bei denen wir die verschiedenen Methoden von „Pandas“ verwendeten, um die Tage zum Datum hinzuzufügen. Ich hoffe, Sie werden das Konzept des Hinzufügens der Tage nach dem gründlichen Erlernen dieses Artikels leicht verstehen.