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python - 给定一个生日列，如何计算一个人当天的年龄？

问题描述

vanco.csv

firstname,secondname,birthdate
vanco,grizov,3-16-1983
vlado,stojanov,6-24-1982
goce,grizov,7-18-1985

代码

import pandas as pd
from datetime import date

data=pd.read_csv(r'C:\\Users\\User\\Desktop\\test\\vanco.csv')
data.head(3)
print(data)

data.birthdate=pd.to_datetime(data.birthdate)
data.head(3)
print (data)

def calculate_age(born):
    today = date.today()
    return today.year - born.year - ((today.month, today.day) < (born.month, born.day))


data['birthdate'].apply(lambda x: calculate_age(x))
print(data)

从代码中，我在 PyCharm 中有这个输出

在此处输入图像描述

我编写代码，然后将 csv 文件中的列出生日期转换为日期时间对象：

然后我编写一个函数来创建和返回年龄birthdate

def calculate_age(born):
    today = date.today()
    return today.year - born.year - ((today.month, today.day) < (born.month, born.day))

data['birthdate'].apply(lambda x: calculate_age(x))
print(data)

从代码中，我在 PyCharm 控制台中有这个输出

filename secondname  birthdate
0    vanco     grizov  3-16-1983
1    vlado   stojanov  6-24-1982
2     goce     grizov  7-18-1985
  filename secondname  birthdate
0    vanco     grizov 1983-03-16
1    vlado   stojanov 1982-06-24
2     goce     grizov 1985-07-18
  filename secondname  birthdate
0    vanco     grizov 1983-03-16
1    vlado   stojanov 1982-06-24
2     goce     grizov 1985-07-18

标签： pythonpandascsv

解决方案

  • 这个答案假设所需的输出是从生日到今天的年龄，以年为单位。
  • (today - bd)返回总天数的值。
    • 除以pd.Timedelta(days=365.25), 得到年数。
      • 365.25因为一年的长度会改变
  • 有关 timedeltas 和转换为不同时间单位的更多详细信息，请参阅以小时和分钟为单位计算 Pandas DataFrame 两列之间的时间差。
  • 原始函数返回一个值，但返回的值没有分配回数据框，类似于df['age (years)'] = calc_age(df.birthdate)，这就是这些值显示在控制台中的原因。
  • 此外，没有必要使用.apply. 这会迭代地应用该函数，这就是控制台有多个输出的原因。
import pandas as pd
from datetime import date

# read the file in and covert the birthdate column to a datetime
df = pd.read_csv('vanco.csv', parse_dates=['birthdate'])

# function
def calc_age(bd: pd.Series) -> pd.Series:
    today = pd.to_datetime(date.today())  # convert today to a pandas datetime
    return (today - bd) / pd.Timedelta(days=365.25)  # divide by days to get years


# call function and assign the values to a new column in the dataframe
df['age (years)'] = calc_age(df.birthdate)

# display(df)
  firstname secondname  birthdate  age (years)
0     vanco     grizov 1983-03-16     37.48118
1     vlado   stojanov 1982-06-24     38.20671
2      goce     grizov 1985-07-18     35.14031

或者

  • 使用dateutil模块，它有更丰富的方法选择
    • relativedelta将补偿闰年
    • 用于.years从relativedelta对象中仅提取年份部分。
# updated function with relativedelta
def calc_age(bd: pd.Series):
    today = pd.to_datetime(date.today())
    return bd.apply(lambda x: relativedelta(today, x).years)


# function call
df['age (years)'] = calc_age(df.birthdate)

# display(df)
  firstname secondname  birthdate  age (years)
0     vanco     grizov 1983-03-16           37
1     vlado   stojanov 1982-06-24           38
2      goce     grizov 1985-07-18           35

# the output if .years is removed from the calc_age function
  firstname secondname  birthdate                                    age (years)
0     vanco     grizov 1983-03-16  relativedelta(years=+37, months=+5, days=+22)
1     vlado   stojanov 1982-06-24  relativedelta(years=+38, months=+2, days=+14)
2      goce     grizov 1985-07-18  relativedelta(years=+35, months=+1, days=+20)

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