python - 带有时间戳错误的熊猫中两个连续行之间的天数：dtype（'
我有一个如下的熊猫数据框：
device_id date
101 2018-10-30 10:42:32
101 2018-12-20 14:14:14
102 2018-09-26 14:21:33
102 2018-10-24 09:12:35
102 2018-11-1
问题描述
我有一个如下的熊猫数据框：
device_id date
101 2018-10-30 10:42:32
101 2018-12-20 14:14:14
102 2018-09-26 14:21:33
102 2018-10-24 09:12:35
102 2018-11-12 04:52:21
我的预期输出是
device_id date diff
101 2018-10-30 10:42:32 0
101 2018-12-20 14:14:14 51
102 2018-09-26 14:21:33 0
102 2018-10-24 09:12:35 28
102 2018-11-12 04:52:21 19
我使用了以下代码：
df['exdate_1'] = df['date'].dt.date
df['exdate_1'] = df.groupby('device_id')['exdate_1'].apply(lambda x: x.sort_values())
df['diff'] = df.groupby('device_id')['exdate_1'].diff() / np.timedelta64(1, 'D')
但我收到如下错误
TypeError: ufunc true_divide cannot use operands with types dtype('float64')
and dtype('<m8[D]')
我的代码有什么问题？我也可以使用任何其他方法吗？
用于Series.dt.floor没有时间的日期时间，然后DataFrame.sort_values按多列并转换为天数，使用您的解决方案或替代方案Series.dt.days：
df['exdate_1'] = df['date'].dt.floor('d')
df = df.sort_values(['device_id','exdate_1'])
df['diff'] = df.groupby('device_id')['exdate_1'].diff().dt.days.fillna(0).astype(int)
print (df)
device_id date exdate_1 diff
0 101 2018-10-30 10:42:32 2018-10-30 0
1 101 2018-12-20 14:14:14 2018-12-20 51
2 102 2018-09-26 14:21:33 2018-09-26 0
3 102 2018-10-24 09:12:35 2018-10-24 28
4 102 2018-11-12 04:52:21 2018-11-12 19
出现错误的原因是在df.date返回python date对象之后，而熊猫使用它的效果很差。
解决方案
用于Series.dt.floor没有时间的日期时间，然后DataFrame.sort_values按多列并转换为天数，使用您的解决方案或替代方案Series.dt.days：
df['exdate_1'] = df['date'].dt.floor('d')
df = df.sort_values(['device_id','exdate_1'])
df['diff'] = df.groupby('device_id')['exdate_1'].diff().dt.days.fillna(0).astype(int)
print (df)
device_id date exdate_1 diff
0 101 2018-10-30 10:42:32 2018-10-30 0
1 101 2018-12-20 14:14:14 2018-12-20 51
2 102 2018-09-26 14:21:33 2018-09-26 0
3 102 2018-10-24 09:12:35 2018-10-24 28
4 102 2018-11-12 04:52:21 2018-11-12 19
出现错误的原因是在df.date返回python date对象之后，而熊猫使用它的效果很差。
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我有一个如下的熊猫数据框：
device_id date
101 2018-10-30 10:42:32
101 2018-12-20 14:14:14
102 2018-09-26 14:21:33
102 2018-10-24 09:12:35
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问题描述
我有一个如下的熊猫数据框：
device_id date
101 2018-10-30 10:42:32
101 2018-12-20 14:14:14
102 2018-09-26 14:21:33
102 2018-10-24 09:12:35
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我的预期输出是
device_id date diff
101 2018-10-30 10:42:32 0
101 2018-12-20 14:14:14 51
102 2018-09-26 14:21:33 0
102 2018-10-24 09:12:35 28
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我使用了以下代码：
df['exdate_1'] = df['date'].dt.date
df['exdate_1'] = df.groupby('device_id')['exdate_1'].apply(lambda x: x.sort_values())
df['diff'] = df.groupby('device_id')['exdate_1'].diff() / np.timedelta64(1, 'D')
但我收到如下错误
TypeError: ufunc true_divide cannot use operands with types dtype('float64')
and dtype('<m8[D]')
我的代码有什么问题？我也可以使用任何其他方法吗？
用于Series.dt.floor没有时间的日期时间，然后DataFrame.sort_values按多列并转换为天数，使用您的解决方案或替代方案Series.dt.days：
df['exdate_1'] = df['date'].dt.floor('d')
df = df.sort_values(['device_id','exdate_1'])
df['diff'] = df.groupby('device_id')['exdate_1'].diff().dt.days.fillna(0).astype(int)
print (df)
device_id date exdate_1 diff
0 101 2018-10-30 10:42:32 2018-10-30 0
1 101 2018-12-20 14:14:14 2018-12-20 51
2 102 2018-09-26 14:21:33 2018-09-26 0
3 102 2018-10-24 09:12:35 2018-10-24 28
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出现错误的原因是在df.date返回python date对象之后，而熊猫使用它的效果很差。
解决方案
用于Series.dt.floor没有时间的日期时间，然后DataFrame.sort_values按多列并转换为天数，使用您的解决方案或替代方案Series.dt.days：
df['exdate_1'] = df['date'].dt.floor('d')
df = df.sort_values(['device_id','exdate_1'])
df['diff'] = df.groupby('device_id')['exdate_1'].diff().dt.days.fillna(0).astype(int)
print (df)
device_id date exdate_1 diff
0 101 2018-10-30 10:42:32 2018-10-30 0
1 101 2018-12-20 14:14:14 2018-12-20 51
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