减去时间，以年为单位输出，四舍五入到两位小数

Question

我有一个包含客户生日的数据集，我希望将该变量转换为年份，四舍五入到小数点后两三位。我想好了如何将整个列转换为时间戳。

一个问题是，我不知道这些数据有多旧，但它是在2019年4月4日发布到一个网站上的，所以我用这一天作为"今天"来计算时间增量。

当我试着减去这两个日期时，差值是以天为单位的。

以下是我和TIA的帮助：

数据以年月日格式的DOB开始，即：30-12-1993

## Making sure all observations are in same format
training_df['DATE_OF_BIRTH'] = pd.to_datetime(training_df['DATE_OF_BIRTH'])

## Checking format of an individual DOB
training_df['DATE_OF_BIRTH'][0]
Out[121]:
Timestamp('1984-01-01 00:00:00')

## Setting "today" as 4-4-2019
data_time_reference=datetime(2019, 4, 4)
data_time_reference
Out[155]:
datetime.datetime(2019, 4, 4, 0, 0)

## Subtracting
data_time_reference - training_df['DATE_OF_BIRTH'][0]

输出为

Timedelta('12877 days 00:00:00')

当我需要它是35.26(12877除以365.25(

数据在Kaggle.com上：https://www.kaggle.com/avikpaul4u/vehicle-loan-default-prediction

Answer 1

考虑以下数据帧：

DATE_OF_BIRTH
0    01-01-1984
1    30-12-1993
2    02-12-1997
3    04-07-1963
4    14-04-2000

#Convert the values in dates column to datetime object
df['DATE_OF_BIRTH'] = pd.to_datetime(df['DATE_OF_BIRTH'])
#Set the reference date to subtract
data_time_reference= datetime(2019, 4, 4)
#Get the no of days (integer) after subtracting from reference date
df['days_int'] = pd.to_numeric((data_time_reference - df['DATE_OF_BIRTH']).dt.days, downcast='integer')
print(df)

现在，它看起来是这样的：

DATE_OF_BIRTH  days_int
0    1984-01-01     12877
1    1993-12-30      9226
2    1997-02-12      8086
3    1963-04-07     20451
4    2000-04-14      6929

然后，将days_int列除以365.25，并四舍五入到小数点后2位。

df['result'] = (df['days_int']/365.25).round(2)

最终输出：

DATE_OF_BIRTH  days_int  result
0    1984-01-01     12877   35.26
1    1993-12-30      9226   25.26
2    1997-02-12      8086   22.14
3    1963-04-07     20451   55.99
4    2000-04-14      6929   18.97