나는 두 개의 다른 날짜를 가지고 있으며 그들 사이의 날짜 차이를 알고 싶습니다. 날짜 형식은 YYYY-MM-DD입니다.
주어진 숫자를 날짜에 추가하거나 SUBTRACT 할 수있는 기능이 있습니다.
def addonDays(a, x):
ret = time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(time.mktime(time.strptime(a,"%Y-%m-%d"))+x*3600*24+3600))
return ret
여기서 A는 날짜와 x 추가하려는 일 수입니다. 그리고 결과는 또 다른 날짜입니다.
두 날짜를 줄 수있는 함수가 필요하며 결과는 일의 날짜 차이가있는 int가됩니다.
답변
사용 -
둘 사이의 차이를받을 datetime
객체를하고 받아 days
회원.
from datetime import datetime
def days_between(d1, d2):
d1 = datetime.strptime(d1, "%Y-%m-%d")
d2 = datetime.strptime(d2, "%Y-%m-%d")
return abs((d2 - d1).days)
답변
또 다른 짧은 해결책 :
from datetime import date
def diff_dates(date1, date2):
return abs(date2-date1).days
def main():
d1 = date(2013,1,1)
d2 = date(2013,9,13)
result1 = diff_dates(d2, d1)
print '{} days between {} and {}'.format(result1, d1, d2)
print ("Happy programmer's day!")
main()
답변
위의 larsmans가 게시 한 코드를 시도했지만 몇 가지 문제가 있습니다.
1) mauguerra에서 언급 한대로 코드에서 오류가 발생합니다 .2) 코드를 다음과 같이 변경하면 :
...
d1 = d1.strftime("%Y-%m-%d")
d2 = d2.strftime("%Y-%m-%d")
return abs((d2 - d1).days)
이것은 datetime 객체를 문자열로 변환하지만 두 가지
1) d2-d1을 시도하면 문자열에서 빼기 연산자를 사용할 수 없으므로 실패하고 2) 위의 답변의 첫 번째 줄을 읽으면 두 개의 datetime 객체에-연산자를 사용하고 싶지만 그것들을 문자열로 변환
내가 찾은 것은 말 그대로 다음이 필요하다는 것입니다.
import datetime
end_date = datetime.datetime.utcnow()
start_date = end_date - datetime.timedelta(days=8)
difference_in_days = abs((end_date - start_date).days)
print difference_in_days
답변
이 시도:
data=pd.read_csv('C:\Users\Desktop\Data Exploration.csv')
data.head(5)
first=data['1st Gift']
last=data['Last Gift']
maxi=data['Largest Gift']
l_1=np.mean(first)-3*np.std(first)
u_1=np.mean(first)+3*np.std(first)
m=np.abs(data['1st Gift']-np.mean(data['1st Gift']))>3*np.std(data['1st Gift'])
pd.value_counts(m)
l=first[m]
data.loc[:,'1st Gift'][m==True]=np.mean(data['1st Gift'])+3*np.std(data['1st Gift'])
data['1st Gift'].head()
m=np.abs(data['Last Gift']-np.mean(data['Last Gift']))>3*np.std(data['Last Gift'])
pd.value_counts(m)
l=last[m]
data.loc[:,'Last Gift'][m==True]=np.mean(data['Last Gift'])+3*np.std(data['Last Gift'])
data['Last Gift'].head()
답변
pd.date_range ( ‘2019-01-01’, ‘2019-02-01’). shape [0]
답변
