加快熊猫中日期计算之间的时间

Question

我的熊猫数据帧中有两个日期时间列，df：

d = pd.DatetimeIndex(start='1700-01-01', end='2017-01-01', freq='1D')
df = pd.DataFrame({'date1':d})
df['date2'] = df['date1'].sample(frac=1).values

我使用以下方法计算这些日期之间的周数：

df['weeks'] = (df['date1'].subtract(df['date2'])).dt.days/7

在具有 1100 万行的数据帧上，这比我预期的要长 - 大约 10 分钟。

有没有更快的方法可以做到这一点？

Answer 1

使用 numpy - 将两列都转换为 array s，减去并最后一次转换为天数：

df['weeks'] = (df['date1'].values- df['date2'].values) / np.timedelta64(1, 'D') / 7

样本：

d = pd.DatetimeIndex(start='1700-01-01', end='2017-01-01', freq='1D')
df = pd.DataFrame({'date1':d})
df['date2'] = df['date1'].sample(frac=1).values
#print (df)
In [292]: %timeit df['weeks'] = (df['date1'].subtract(df['date2'])).dt.days / 7
1 loop, best of 3: 942 ms per loop
In [293]: %timeit df['weeks'] = (df['date1'].values- df['date2'].values) / np.timedelta64(1, 'D') / 7
1000 loops, best of 3: 1.89 ms per loop